Guide de l’inférence IA
Modèles vision-langage
Inférence VLM en edge
Approches de recherche et d’exécution pour les modèles vision-langage sur appareils contraints. Les résultats de LiteVLM et EdgeVLA cités sont des prototypes de recherche ; les mesures publiées n’établissent ni la maturité pour la production ni la conformité de sécurité fonctionnelle pour des systèmes de conduite autonome ou de robotique.
LiteVLM
Pipeline de modèle vision-langage à faible latence pour environnements aux ressources contraintes
Fonctionnalités clés
Fonctionnalités clés
Techniques d’optimisation des VLM
Sélection de patchs
Filtrer les vues de caméra non pertinentes pour réduire la surcharge de calcul
Sélection de jetons
Réduire la longueur de la séquence d’entrée du composant modèle de langage
Décodage spéculatif
Accélérer la génération de jetons par des techniques prédictives
Quantification FP8
Peut réduire l’usage mémoire ou améliorer le throughput sur les matériels et runtimes compatibles ; mesurez l’impact sur la qualité des tâches