Requisitos de hardware e otimização do desempenho
Requisitos básicos de hardware
- GPUsRecomenda-se o uso de GPUs NVIDIA com pelo menos 8 GB de memória de vídeo.
- memória de acesso aleatório (RAM)Memória do sistema recomendada: 16 GB ou mais de memória do sistema
- estoqueEspaço suficiente é necessário para armazenar conjuntos de dados de treinamento (COCO, etc.)
Recomendações para otimizar a fase de treinamento
- Paralelismo multi-GPUUso do parâmetro -nproc_per_node para aproveitar a aceleração de várias GPUs
- Ajuste do tamanho do loteAjuste per_device_train_batch_size de acordo com o tamanho da memória de vídeo
- acúmulo de gradienteSimulação de lotes maiores usando gradient_accumulation_steps
- Treinamento de precisão mistoAtivar bf16 ou fp16 para reduzir o uso da memória de vídeo
Recomendações de otimização da fase de raciocínio
- Atenção ao FlashAtivação desse recurso aumenta drasticamente a velocidade de raciocínio
- Redução de num_generationsReduz o consumo de memória e é adequado para situações de recursos limitados
- Usando ONNXConsidere a conversão de modelos para o formato ONNX para melhorar o desempenho
Soluções para recursos insuficientes
Para GPUs com memória de vídeo menor, tente:
- Reduzindo o tamanho do modelo
- Use uma resolução de entrada menor
- Reduzir o número de consultas processadas simultaneamente
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 " Qual é a configuração de hardware necessária para executar o VLM-R1? Quais são as recomendações de otimização de desempenho?
