Руководство по инференсу
Визуально-языковые модели
Инференс VLM на периферии
Исследовательские и рантайм-подходы к визуально-языковым моделям на устройствах с ограниченными ресурсами. Результаты LiteVLM и EdgeVLA по ссылкам являются исследовательскими прототипами; опубликованные бенчмарки не подтверждают готовность к продакшену и соответствие требованиям функциональной безопасности для систем автономного вождения или робототехники.
Ключевые возможности
Заявленный в статье выигрыш по задержке
Отбор патчей
Оптимизация токенов
Квантизация FP8
Сценарий использования: Автономное вождение
Ключевые возможности
Заявленный в статье прирост скорости
Маленькие языковые модели
Оценка с фокусом на периферию
Проектирование с учётом памяти
Сценарий использования: Робототехника
Техники оптимизации VLM
Отбор патчей
Отсеивайте нерелевантные ракурсы камер, чтобы снизить вычислительные затраты
Отбор токенов
Сокращайте длину входной последовательности для языковой части модели
Спекулятивное декодирование
Ускоряйте генерацию токенов предсказательными техниками
Квантизация FP8
Может сократить расход памяти или повысить пропускную способность на поддерживаемом оборудовании и рантаймах; измеряйте влияние на качество задачи