Otimização de programas de implementação em um ambiente com poucos recursos
Para ambientes de desenvolvimento com memória de vídeo limitada, o VLM-R1 oferece uma variedade de soluções de otimização de recursos:
- Tecnologia de economia de memória::
- Ativar a otimização da atenção do Flash (já configurada automaticamente no setup.sh)
- Usando a estratégia de otimização Zero-3 do Deepspeed (local_scripts/zero3.json)
- Ajuste dos principais parâmetros::
- Reduzir -num_generations do padrão 8 para 2-4
- Defina -per_device_train_batch_size=1 com -gradient_accumulation_steps=4
- A ativação de -bf16 economiza cerca de 30% de memória em comparação com fp32.
- alternativa::
- Tempo de execução da GPU T4 com o Colab Pro
- Destilação de conhecimento para o modelo Qwen2.5-VL
- Carregar apenas algumas camadas do modelo para ajuste fino específico da tarefa
O parâmetro -half_precision do src/eval/test_rec_r1.py pode ser usado durante a fase de teste para reduzir ainda mais o espaço ocupado pela memória.
Essa resposta foi extraída do artigoVLM-R1: um modelo de linguagem visual para localizar alvos de imagem por meio de linguagem naturalO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como executar o modelo VLM-R1 de forma eficiente com recursos limitados de GPU?
