如何在有限 GPU 资源下高效运行 VLM-R1 模型？

2025-09-05

1.7 K

低资源环境下的优化实施方案

针对显存有限的开发环境，VLM-R1 提供了多种资源优化方案：

显存节省技术::
- 启用 Flash Attention 优化（已在 setup.sh 自动配置）
- 使用 Deepspeed 的 Zero-3 优化策略（local_scripts/zero3.json）
关键参数调整::
1. 将 –num_generations 从默认 8 降至 2-4
2. 设置 –per_device_train_batch_size=1 配合 –gradient_accumulation_steps=4
3. 启用 –bf16 相比 fp32 可节省约 30% 显存
alternativa::
- 使用 Colab Pro 的 T4 GPU 运行时
- 对 Qwen2.5-VL 模型进行知识蒸馏
- 仅加载模型的部分层进行特定任务微调

测试阶段可使用 src/eval/test_rec_r1.py 的 –half_precision 参数进一步减少内存占用。