Diretrizes de otimização para acelerar a geração de testes virtuais
Uma estratégia de otimização de três níveis pode ser implementada para resolver os gargalos de desempenho do AI-ClothingTryOn:
- Otimização básica::
- Encerre outros processos que consomem muita GPU (encerre os processos relacionados ao NVIDIA Container por meio do Gerenciador de Tarefas)
- comandante-em-chefe (militar)
config.iniacertou em cheiothread_countParâmetros ajustados para o número de núcleos físicos da CPU x 2 (por exemplo, CPU de 4 núcleos definida para 8 threads) - Use unidades SSD para armazenar arquivos de projeto e evitar a latência de E/S do disco
- otimização da rede::
- modificações
gemini_handler.pyOs pontos de extremidade da API noasia-south1-generativenetwork.googleapis.com) - Reduza os tempos de resposta da API criando túneis VPN dedicados com o WireGuard
- modificações
- Otimização avançada: Os usuários técnicos podem:
- Implemente um mecanismo de cache local para ignorar o processamento duplicado do mesmo valor de hash da imagem.
- despesa ou gasto
numbaCódigo de pré-processamento acelerado de imagens - Separando os threads de interface do usuário do PyQt6 dos threads de processamento de IA
As medições mostram que, após a implementação de todas as otimizações, o tempo de geração única pode ser reduzido de uma média de 2 minutos e 18 segundos para 47 segundos (dados de teste de filmagem em 1080p).
Essa resposta foi extraída do artigoAI-ClothingTryOn: ferramenta virtual de experimentação de roupas baseada em GeminiO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como posso otimizar a velocidade do meu programa para aumentar a eficiência da minha geração?
