有限硬件条件下的性能优化方案
针对硬件资源受限的环境,可通过以下方法实现高效运行:
- Estratégia de seleção de modelos:优先使用小型模型版本(如EMER-SFT或MAFW-DFEW-SFT),其参数量更少但对基础情感识别足够
- 计算资源分配:使用CPU模式时限制线程数(
OMP_NUM_THREADS=4 python inference.py
) - Otimização de lotes:积累足够视频数量后统一处理,减少模型加载开销
关键配置技巧:
- 修改config.json中的
"device":"cpu"
参数强制使用CPU - 降低视觉模型输入分辨率(
"image_size":224→160
) - 关闭Flash Attention(
pip install transformers==4.49.0
不装flash-attn)
硬件替代方案:考虑使用Google Colab等云服务免费GPU资源,通过!git clone
命令快速部署。对于树莓派等ARM设备,需编译安装PyTorch-arm版本。
Essa resposta foi extraída do artigoR1-Omni: um modelo de código aberto para analisar emoções por meio de vídeo e áudioO