A implantação do SpatialLM requer a configuração de um ambiente especializado em aprendizagem profunda, que consiste em três níveis principais de preparação:
- tempo de execução básicoPara evitar conflitos de versão: estruturas Python 3.11 e PyTorch 2.4.1, é recomendável criar um ambiente isolado por meio do Conda.
- Suporte à aceleração de GPUO kit de ferramentas CUDA 12.4 deve ser instalado e a compatibilidade do driver NVIDIA deve ser confirmada. A inferência de modelos requer uma placa de vídeo com pelo menos 8 GB de memória de vídeo.
- componente específico da versão::
- A versão 1.0 requer a compilação da biblioteca torchsparse (um componente essencial para o processamento de nuvens de pontos esparsas)
- A versão 1.1 requer o pacote de otimização flash-attn para acelerar os cálculos de atenção
Vale a pena observar que o projeto usa poetry para gerenciar dependências, e a instalação exige a execução do comandopoetry installCarregue o pacote básico e, em seguida, selecione os componentes suplementares por versão. A configuração completa ocupa aproximadamente 15 GB de espaço em disco.
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Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais dependências de ambiente eu preciso preparar para a reconstrução de cenas 3D usando o SpatialLM?
