Várias maneiras eficazes de otimizar o desempenho do Qwen2.5-VL:
- Flash Attention 2:A instalação e a ativação do Flash Attention 2 aceleram significativamente o processo de inferência.
pip install -U flash-attn -no-build-isolation
python web_demo_mm.py -flash-attn2 - Ajuste de resolução:Controle o intervalo de tamanho das imagens processadas (por exemplo, 256-1280) definindo min_pixels e max_pixels para obter um equilíbrio entre velocidade e uso de memória
- Quantificação do modelo:Para modelos com um grande número de parâmetros, a quantização de 4 ou 8 bits pode ser usada para reduzir o espaço ocupado pela memória.
- Otimização de lotes:Melhore a utilização da GPU usando o processamento em lote para um grande número de tarefas semelhantes
- Opções de hardware:Configuração razoável do hardware de acordo com o tamanho do modelo, por exemplo, o modelo 7B recomenda 16 GB de memória de vídeo
O processamento de vídeo é especialmente otimizado:
- Aceleração da extração de quadros de vídeo com a biblioteca decord
- Ajuste a taxa de amostragem dos quadros-chave e aumente a taxa de amostragem para clipes com grandes alterações de movimento.
- Ative o modo de taxa de quadros dinâmica para permitir que o modelo se adapte automaticamente à complexidade do conteúdo de vídeo
Recomendações em nível de sistema:
- Usando a versão mais recente do CUDA e do cuDNN
- Garantir espaço suficiente para troca de memória
- Para modelos grandes, considere o uso de técnicas de paralelismo de modelos
Essa resposta foi extraída do artigoQwen2.5-VL: um grande modelo multimodal de código aberto para análise de documentos de imagem e vídeoO
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