Programa de comprometimento do desempenho do hardware
Estratégias de otimização para dispositivos com configurações diferentes:
- Configuração básica (4 GB de memória de vídeo)
- 1. adicione o modo de inicialização -low_vram
2) Ajuste a resolução para 256 x 256
3. raciocínio rápido com -quick_inference - Programa de ambiente livre de GPU
- Inferência de CPU por meio do tempo de execução do ONNX
- Chamando os recursos gratuitos de GPU do Google Colab
- Usando o serviço de nuvem da API de inferência HuggingFace
- Dicas de otimização de memória
Ajustes dos principais parâmetros:- -batch_size é definido como 1 para reduzir o uso de memória.
- -precision=fp16Ativar cálculos de meia precisão
- -cache_dir especifica o caminho de armazenamento do SSD
Medido para atingir 5 minutos/modelo na GTX1060 com otimização. Recomenda-se usar -clean_memory para liberar a memória de vídeo imediatamente após a geração e, para uso prolongado, recomenda-se configurar um dispositivo de memória de vídeo com mais de 8 GB.
Essa resposta foi extraída do artigoPartCrafter: geração de modelos de peças 3D editáveis a partir de uma única imagemO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar o desempenho do PartCrafter em hardware de baixo custo?
