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如何解决Lumina-mGPT-2.0在低显存设备上的运行问题？

2025-08-26

1.2 K

背景与核心方案

Lumina-mGPT-2.0默认需要80GB显存，这对普通设备构成挑战。根据官方测试数据，通过量化技术和推测解码可显著降低资源需求。

具体操作步骤

启用量化压缩：在命令中添加--quant参数，可将显存占用从80GB降至33.8GB
结合推测解码：同时使用--speculative_jacobi参数，在A100上实测显存占用仅79.2GB
调整输出分辨率：通过--width和--height降低生成尺寸，如改为512×512
采用分块生成：参考项目文档中的chunk生成模式，可分批次处理大尺寸图像

备选方案

云端部署：使用Colab Pro等平台租用A100实例
模型蒸馏：根据TRAIN.md指引对原始模型进行轻量化微调

本答案来源于文章《Lumina-mGPT-2.0：处理多种图像生成任务的自回归图像生成模型》

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