Omnigen: Ein einheitlicher Ansatz zur Bilderzeugung

Generative Foundation -Modelle haben die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) revolutioniert, wobei große Sprachmodelle (LLMs) über verschiedene Aufgaben hinweg hervorragende Leistungen erbringen. Dem Gebiet der visuellen Erzeugung fehlt jedoch immer noch ein einheitliches Modell, das mehrere Aufgaben innerhalb eines einzelnen Frameworks erledigen kann. Vorhandene Modelle wie stabile Diffusion, Dall-E und Imagin Excel in bestimmten Bereichen sind jedoch auf aufgabenspezifische Erweiterungen wie ControlNET oder InstructPix2Pix angewiesen, die ihre Vielseitigkeit und Skalierbarkeit einschränken.

Omnigen spricht diese Lücke mit der Einführung eines einheitlichen Frameworks für die Bildgenerierung ein. Im Gegensatz zu herkömmlichen Diffusionsmodellen verfügt Omnigen eine prägnante Architektur mit nur einem Variations-Autocoder (VAE) und einem Transformatormodell, wodurch die Notwendigkeit externer aufgabenspezifischer Komponenten beseitigt wird. Dieses Design ermöglicht Omnigen, willkürlich verschachtelten Text- und Bildeingaben zu verarbeiten und eine breite Palette von Aufgaben wie die Erzeugung von Text-zu-Image, Bildbearbeitung und steuerbare Generation innerhalb eines einzelnen Modells zu ermöglichen.

Omnigen zeichnet sich nicht nur um Benchmarks für die Erzeugung von Text-zu-Image-Erzeugung aus, sondern zeigt auch ein robustes Transferlernen, aufkommende Funktionen und Argumentation in unsichtbaren Aufgaben und Domänen.

Lernziele

• Erfassen Sie die Architektur- und Designprinzipien von Omnigen, einschließlich der Integration eines Variationsautoencodierers (VAE) und eines Transformatormodells für die einheitliche Bildgenerierung.
• Erfahren Sie, wie Omnigen mit verschachtelten Text- und Bildeingaben verarbeitet werden, um verschiedene Aufgaben wie die Erzeugung von Text-zu-Image, Bildbearbeitung und fachgetriebene Anpassung zu erledigen.
• Analysieren Sie Omnigens korrigiertes fließbasiertes Optimierungs- und Progressive-Lösung-Training, um die Auswirkungen auf die generative Leistung und Effizienz zu verstehen.
• Entdecken Sie die realen Anwendungen von Omnigen, einschließlich generativer Kunst, Datenvergrößerung und interaktives Design, während die Einschränkungen bei der Behandlung von komplizierten Details und unsichtbaren Bildtypen anerkannt werden.

Inhaltsverzeichnis

• Lernziele
• Omnigen -Modellarchitektur und Trainingsmethodik
• Den Aufmerksamkeitsmechanismus verstehen
• Verständnis des Inferenzprozesses
• Effektive Schulungsstrategie
• Förderung der einheitlichen Bildgenerierung
• Verwenden von Omnigen
• Einschränkungen von Omnigen
• Anwendungen und zukünftige Anweisungen
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Omnigen -Modellarchitektur und Trainingsmethodik

In diesem Abschnitt werden wir uns mit dem Omnigen -Framework befassen und sich auf die Prinzipien der Modelldesign, die Architektur und die innovativen Trainingsstrategien konzentrieren.

Modellentwurfsprinzipien

Aktuelle Diffusionsmodelle sind häufig Einschränkungen ausgesetzt, was ihre Benutzerfreundlichkeit auf bestimmte Aufgaben wie die Erzeugung von Text-zu-Image-Erzeugung einschränkt. Die Erweiterung ihrer Funktionalität beinhaltet in der Regel die Integration zusätzlicher aufgabenspezifischer Netzwerke, die umständlich sind und keine Wiederverwendbarkeit bei verschiedenen Aufgaben haben. Omnigen bezieht sich diese Herausforderungen, indem sie sich an zwei Kerngestaltungsprinzipien einhalten:

• Universalität: Die Fähigkeit, verschiedene Formen von Bild- und Texteingaben für mehrere Aufgaben zu akzeptieren.
• SUKTIVERSICHT: Vermeiden Sie übermäßig komplexe Konstruktionen oder die Notwendigkeit zahlreicher zusätzlicher Komponenten.

Netzwerkarchitektur

Omnigen nimmt eine innovative Architektur an, die einen Variations-Autocoder (VAE) und ein vorgebildetes großes Transformatormodell integriert:

• VAE: Extrahiert kontinuierliche latente visuelle Merkmale aus Eingangsbildern. Omnigen verwendet die SDXL VAE, die während des Trainings eingefroren bleibt.
• Transformatormodell: Initialisiert mit PHI-3, um seine robusten Textverarbeitungsfunktionen zu nutzen, generiert es Bilder basierend auf multimodalen Eingängen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Diffusionsmodellen, die sich auf separate Encoder (z. B. Clip- oder Bild -Encoder) für die Vorverarbeitung der Eingabebedingungen verlassen, codiert Omnigen inhärent alle bedingten Informationen und vereinfacht die Pipeline erheblich. Es wird auch gemeinsam Text und Bilder innerhalb eines einzelnen Frameworks modelliert, wodurch die Interaktion zwischen Modalitäten verbessert wird.

Eingabeformat und Integration

Omnigen akzeptiert freie multimodale Eingabeaufforderungen, Verschachtelungstext und Bilder:

• Text: Mit dem PHI-3-Tokenizer tokenisiert.
• Bilder: Durch eine VAE verarbeitet und unter Verwendung einer einfachen linearen Schicht in eine Sequenz von visuellen Token umgewandelt. Auf diesen Token werden positionelle Einbettungen angewendet, um eine bessere Darstellung zu erhalten.
• Image-Text-Integration: Jede Bildsequenz ist mit speziellen Token („“ und „“) eingekapselt und mit Text-Token in der Sequenz kombiniert.

Den Aufmerksamkeitsmechanismus verstehen

Der Aufmerksamkeitsmechanismus ist ein Game-Changer in AI, der es den Modellen ermöglicht, sich auf die relevantesten Daten zu konzentrieren, während komplexe Aufgaben verarbeitet werden. Dieses Konzept hat Effizienz und Präzision in maschinellen Lernsystemen neu definiert.

Omnigen verändert den Standard -Kausalaufmerksamkeitsmechanismus, um die Bildmodellierung zu verbessern:

• Wendet die kausale Aufmerksamkeit über alle Sequenzelemente hinweg an.
• Verwendet die bidirektionale Aufmerksamkeit in einzelnen Bildsequenzen und aktiviert Patches innerhalb eines Bildes, um zu interagieren, während die Bilder nur um frühere Sequenzen (Text oder frühere Bilder) kümmern.

Verständnis des Inferenzprozesses

In dem Inferenzprozess wenden KI -Modelle erlernte Muster auf neue Daten an und verwandeln das Training in umsetzbare Vorhersagen. Es ist der letzte Schritt, der das Modelltraining mit realen Anwendungen, Einsichten und Automatisierung in den Branchen bricht.

Omnigen verwendet eine Durchflussmethode zur Inferenz:

• Gaußsche Rauschen wird iterativ abgetastet und verfeinert, um die Zielgeschwindigkeit vorherzusagen.
• Die latente Darstellung wird unter Verwendung der VAE in ein Bild dekodiert.
• Mit einem Standard von 50 Inferenzschritten nutzt Omnigen einen KV-Cache-Mechanismus, um den Prozess zu beschleunigen, indem Schlüsselwertzustände in der GPU gespeichert werden, wodurch redundante Berechnungen verringert werden.

Effektive Schulungsstrategie

Omnigen verwendet den korrigierten Flussansatz zur Optimierung, der sich von herkömmlichen DDPM -Methoden unterscheidet. Es interpoliert linear zwischen Rauschen und Daten und trainiert das Modell, um die Zielgeschwindigkeiten direkt auf der Grundlage von Daten, Zeitschritt und Bedingungsinformationen zurückzuführen.

Das Trainingsziel minimiert einen gewichteten mittleren quadratischen Fehlerverlust und betont Regionen, in denen Änderungen bei Bildbearbeitungsaufgaben auftreten, um zu verhindern, dass das Modell in unveränderten Bereichen übernimmt.

Pipeline

Omnigen trainiert schrittweise mit zunehmenden Bildauflösungen und balanciere die Dateneffizienz mit ästhetischer Qualität.

• Optimierer
  • Adamw mit β = (0,9,0,999).
• Hardware
  • Alle Experimente werden am 104 A800 GPUs durchgeführt.
• Stufen

Die Schulungsdetails, einschließlich Auflösung, Schritte, Stapelgröße und Lernrate, sind nachstehend beschrieben:

Bühne	Bildauflösung	Trainingsschritte (k)	Chargengröße	Lernrate
1	256 × 256	500	1040	1e-4
2	512 × 512	300	520	1e-4
3	1024 × 1024	100	208	4e-5
4	2240 × 2240	30	104	2E-5
5	Mehrere	80	104	2E-5

Durch seine innovative Architektur und seine effiziente Trainingsmethodik setzt Omnigen einen neuen Benchmark in Diffusionsmodellen und ermöglicht eine vielseitige und qualitativ hochwertige Bildgenerierung für eine Vielzahl von Anwendungen.

Förderung der einheitlichen Bildgenerierung

Um eine robuste Multi-Task-Verarbeitung bei der Bilderzeugung zu ermöglichen, war es unerlässlich, eine große und vielfältige Grundlage zu konstruieren. Omnigen erreicht dies, indem er neu definiert wird, wie Modelle die Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit über verschiedene Aufgaben hinweggehen.

Zu den wichtigsten Innovationen gehören :

• Text-to-Image-Generierung:
  • Nutzt umfangreiche Datensätze, um eine breite Palette von Bildtextbeziehungen zu erfassen.
  • Verbessert die Ausgangsqualität durch synthetische Anmerkungen und hochauflösende Bildsammlungen.

• Multimodale Funktionen:
  • Ermöglicht flexible Eingabekombinationen von Text und Bildern für Aufgaben wie Bearbeitung, virtuelle Try-Ons und Stilübertragung.
  • Enthält fortschrittliche visuelle Bedingungen für eine präzise räumliche Kontrolle während der Generation.

• Subjektgetriebene Anpassung:
  • Führen Sie fokussierte Datensätze und Techniken zum Generieren von Bildern ein, die sich auf bestimmte Objekte oder Entitäten konzentrieren.
  • Verwendet neuartige Filter- und Annotationsmethoden, um die Relevanz und Qualität zu verbessern.

• Integration von Visionsaufgaben:
  • Kombiniert herkömmliche Computer -Vision -Aufgaben wie Segmentierung, Tiefenzuordnung und Inpainting mit der Bildgenerierung.
  • Erleichtert den Wissenstransfer zur Verbesserung der generativen Leistung in neuartigen Szenarien.

• Wenige Schüsse Lernen:
  • Ermächtigt das Lernen im Kontext durch Beispielbetriebene Trainingsansätze.
  • Verbessert die Anpassungsfähigkeit des Modells und die Effizienz.

Durch diese Fortschritte setzt Omnigen einen Benchmark für die Erzielung von einheitlichen und intelligenten Bildgenerierungsfunktionen, die Überbrückung von Lücken zwischen verschiedenen Aufgaben und den Weg für bahnbrechende Anwendungen.

Verwenden von Omnigen

Omnigen ist leicht zu beginnen, egal ob Sie in einer lokalen Umgebung arbeiten oder Google Colab verwenden. Befolgen Sie die folgenden Anweisungen, um Omnigen zu installieren und zu verwenden, um Bilder aus Text- oder Multi-Modal-Eingängen zu generieren.

Installation und Setup

Um Omnigen zu installieren, klonen Sie zunächst das Github -Repository und installieren Sie das Paket:

Klonen Sie das Omnigen -Repository:

 Git Clone https://github.com/vectorspacelab/omnigen.git
CD Omnigen
PIP install -e 
PIP Installieren Sie Omnigen

Optional: Wenn Sie es vorziehen, Konflikte zu vermeiden, schaffen Sie eine dedizierte Umgebung:

 # Erstellen Sie eine Python 3.10.13 Conda -Umgebung (Sie können auch Virtualenv verwenden)
conda erstellen -n omnigen python = 3.10.13
Conda aktiviert Omnigen

# Pytorch mit der entsprechenden CUDA -Version installieren (z. B. Cu118)
PIP Installieren Sie Torch == 2.3.1 CU118 TORCHVISION --Extraindex-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
! Pip Installieren Sie Omnigen
# Klonen und installieren Omnigen
Git Clone https://github.com/vectorspacelab/omnigen.git
CD Omnigen
PIP install -e.

Sobald Omnigen installiert ist, können Sie Bilder generieren. Nachfolgend finden Sie Beispiele für die Verwendung der Omnigen -Pipeline.

Text zur Bilderzeugung

Mit Omnigen können Sie Bilder aus Texteingabeaufforderungen generieren. Hier ist ein einfaches Beispiel, um ein Bild eines Mannes zu erzeugen, der Tee trinkt:

 von Omnigen import Omnigenpipeline

pipe = omnigenpipeline

# Generieren Sie ein Bild aus dem Text
Bilder = Pipe (
    fordert = '' realistisches Foto. Eine junge Frau sitzt auf einem Sofa, 
    ein Buch halten und die Kamera gegenübersehen. Sie trägt zart 
    silberne Reifenohrringe mit winzigen, funkelnden Diamanten geschmückt 
    das fängt das Licht mit ihren langen Kastanienhaaren kaskadieren 
    über ihren Schultern. Ihre Augen sind konzentriert und sanft, gerahmt 
    nach langen, dunklen Wimpern. Sie ist in einem gemütlichen Sahnepullover gekleidet, 
    das ergänzt ihr warmes, einladendes Lächeln. Hinter ihr, da 
    ist ein Tisch mit einer Tasse Wasser in einem schlanken, minimalistischen blauen Becher. 
    Der Hintergrund ist eine ruhige Innenkenntnis mit weichem natürlichen Licht
     Filtern durch ein Fenster, geschmückt mit geschmackvollen Kunst und Blumen, 
     ein gemütliches und friedliches Ambiente schaffen. 4k, hd '', 
    Höhe = 1024, 
    Breite = 1024, 
    Guidance_Scale = 2.5,
    Samen = 0,,
)
Bilder [0] .Save ("example_t2i.png") # Speichern Sie das generierte Bild
Bilder [0] .show ()

Multimodal zur Bilderzeugung

Sie können Omnigen auch für die multimodale Generation verwenden, wo Text und Bilder kombiniert werden. Hier ist ein Beispiel, in dem ein Bild als Teil der Eingabe enthalten ist:

 # Generieren Sie ein Bild mit Text und einem bereitgestellten Bild
Bilder = Pipe (
    prompt = "<img  src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174226875770560.jpg" class="lazy" alt="Omnigen: Ein einheitlicher Ansatz zur Bilderzeugung" >  <img  src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174226875770560.jpg" class="lazy" alt="Omnigen: Ein einheitlicher Ansatz zur Bilderzeugung" > \ n die Ohrringe der Frau entfernen. Ersetzen Sie den Becher durch ein klares Glas mit funkelnden Eiste.
. ",
    input_images = ["./ Imgs/Demo_cases/edit.png
"],,
    Höhe = 1024, 
    Breite = 1024,
    Guidance_Scale = 2.5, 
    img_guidance_scale = 1.6,
    Samen = 0
)
Bilder [0] .Save ("example_ti2i.png") # Speichern Sie das generierte Bild

Computer Vision -Funktionen

Das folgende Beispiel zeigt Omnigens erweiterte Computer Vision (CV) -Funktionen, insbesondere der Fähigkeit, das menschliche Skelett von einer Bildeingabe zu erkennen und zu rendern. Diese Aufgabe kombiniert Textanweisungen mit einem Bild, um genaue Erkennungsergebnisse der Skelett zu erzielen.

 vom PIL -Importbild

# Definieren Sie die Eingabeaufforderung für die Erkennung von Skelett
prompt = "Das Skelett des Menschen in diesem Bild erkennen: <img  src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174226875978150.jpg" class="lazy" alt="Omnigen: Ein einheitlicher Ansatz zur Bilderzeugung" >  <img  src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174226875978150.jpg" class="lazy" alt="Omnigen: Ein einheitlicher Ansatz zur Bilderzeugung" >"
input_images = ["./imgs/demo_cases/edit.png"]

# Generieren Sie das Ausgangsbild mit Skeletterkennung
Bilder = Pipe (
    Eingabeaufforderung = Eingabeaufforderung, 
    input_images = input_images, 
    Höhe = 1024, 
    Breite = 1024,
    Guidance_Scale = 2,, 
    img_guidance_scale = 1.6,
    Samen = 333
)

# Speichern und anzeigen Sie die Ausgabe an
Bilder [0] .Save ("./ Imgs/Demo_cases/skeletal.png")

# Zeigen Sie das Eingabebild an
print ("Eingabebild:")
Für IMG in Input_images:
    Image.open (IMG) .show ()

# Zeigen Sie das Ausgabebild an
print ("Ausgabe:")
Bilder [0] .show ()

Subjektorientierte Generation mit Omnigen

In diesem Beispiel zeigt Omnigens fachgetriebene Fähigkeit, Personen zu identifizieren, die in einer Eingabeaufforderung aus mehreren Eingabebildern beschrieben wurden und ein Gruppenbild dieser Probanden generieren. Der Prozess ist von End-to-End und erfordert keine externe Erkennung oder Segmentierung, wobei die Flexibilität von Omnigen bei der Behandlung komplexer Multi-Source-Szenarien zeigt.

 vom PIL -Importbild

# Definieren Sie die Eingabeaufforderung für die fachorientierte Generation
Eingabeaufforderung = ((
    "Ein Professor und ein Junge lesen gemeinsam ein Buch."
    "Der Professor ist der mittlere Mann in <img  src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174226876123951.jpg" class="lazy" alt="Omnigen: Ein einheitlicher Ansatz zur Bilderzeugung" >  ."
    "Der Junge ist der Junge, der ein Buch in <img  src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174226876123951.jpg" class="lazy" alt="Omnigen: Ein einheitlicher Ansatz zur Bilderzeugung" >   hält."
)
input_images = ["./imgs/demo_cases/ai_pioneers.jpg", "./imgs/demo_cases/Same_pin.png"]

# Generieren Sie das Ausgabebild mit den beschriebenen Probanden
Bilder = Pipe (
    Eingabeaufforderung = Eingabeaufforderung, 
    input_images = input_images, 
    Höhe = 1024, 
    Breite = 1024,
    Guidance_Scale = 2.5, 
    img_guidance_scale = 1.6,
    separat_cfg_infer = true,
    Samen = 0
)

# Speichern und anzeigen Sie das generierte Bild an
Bilder [0] .Save ("./ Imgs/Demo_cases/entity.png")

# Eingangsbilder anzeigen
print ("Eingabebilder:")
Für IMG in Input_images:
    Image.open (IMG) .show ()

# Zeigen Sie das Ausgabebild an
print ("Ausgabe:")
Bilder [0] .show ()

Subjektgetriebene Fähigkeit: Unser Modell kann das beschriebene Thema in mehrpersonen Bildern identifizieren und Gruppenbilder von Personen aus mehreren Quellen generieren. Dieser End-to-End-Prozess erfordert keine zusätzliche Erkennung oder Segmentierung, wodurch die Flexibilität und Vielseitigkeit von Omnigen hervorgehoben wird.

Einschränkungen von Omnigen

• Textrenderung: Verarbeitet kurze Textsegmente effektiv, kämpft jedoch mit der Erzeugung genauer Ausgänge für längere Texte.
• Schulungsbeschränkungen: Beschränkt auf maximal drei Eingabebilder während des Trainings aufgrund von Ressourcenbeschränkungen und behindert die Fähigkeit des Modells, lange Bildsequenzen zu verwalten.
• Detailgenauigkeit: Erzeugte Bilder können Ungenauigkeiten enthalten, insbesondere in kleinen oder komplizierten Details.
• Unsichtbare Bildtypen: Die Bildtypen können nicht verarbeitet werden, auf denen es nicht trainiert wurde, z. B. diejenigen, die für die normale Schätzung der Oberfläche verwendet werden.

Anwendungen und zukünftige Anweisungen

Die Vielseitigkeit von Omnigen eröffnet zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Bereichen:

• Generative Kunst: Künstler können Omnigen nutzen, um Kunstwerke aus Textanforderungen oder groben Skizzen zu erstellen.
• Datenvergrößerung: Forscher können verschiedene Datensätze für die Schulung von Computer Vision -Modellen generieren.
• Interaktive Design-Tools: Designer können Omnigen in Tools nutzen, die eine Bildbearbeitung und -generation in Echtzeit basierend auf Benutzereingaben ermöglichen.

Während sich Omnigen weiterentwickelt, können zukünftige Iterationen seine Fähigkeiten weiter erweitern und möglicherweise fortschrittlichere Argumentationsmechanismen einbeziehen und seine Leistung bei komplexen Aufgaben verbessern.

Abschluss

Omnigen ist ein revolutionäres Bildgenerierungsmodell, das Text- und Bildeingaben zu einem einheitlichen Framework kombiniert und die Einschränkungen vorhandener Modelle wie stabiler Diffusion und Dall-E überwindet. Durch die Integration eines Variations-Autocoders (VAE) und eines Transformatormodells vereinfacht es Workflows, während vielseitige Aufgaben wie die Erzeugung von Text-zu-Image-Erzeugung und Bildbearbeitung ermöglicht werden. Mit Funktionen wie multimodaler Generation, fachorientiertem Anpassungsanpassung und FEEL-Shot-Lernen eröffnet Omnigen neue Möglichkeiten in Bereichen wie generativer Kunst und Datenvergrößerung. Trotz einiger Einschränkungen, wie z. B. Herausforderungen mit langen Texteingaben und feinen Details, wird Omnigen die Zukunft der Erstellung visueller Inhalte gestalten und ein leistungsstarkes, flexibles Werkzeug für verschiedene Anwendungen bietet.

Key Takeaways

• Omnigen kombiniert einen Variational AutoCoder (VAE) und ein Transformatormodell, um Aufgaben der Bilderzeugung zu optimieren, wodurch die Notwendigkeit von Aufgabenspezifischen Erweiterungen wie ControlNe oder InstructPix2Pix beseitigt wird.
• Das Modell integriert effektiv Text- und Bildeingaben und ermöglicht vielseitige Aufgaben wie Text-zu-Image-Erzeugung, Bildbearbeitung und subjektgetriebene Gruppenbilderstellung ohne externe Erkennung oder Segmentierung.
• Durch innovative Trainingsstrategien wie eine korrigierte Flussoptimierung und die progressive Auflösung scaling erzielt Omnigen eine robuste Leistung und Anpassungsfähigkeit über die Aufgaben und gleichzeitig die Effizienz.
• Während sich Omnigen in generativen Kunst, Datenerweiterung und interaktiven Design -Tools auszeichnet, steht es vor Herausforderungen bei der Erbringung komplizierter Details und der Verarbeitung untrainierter Bildtypen, wodurch der Raum für zukünftige Fortschritte bleibt.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist Omnigen?

A. Omnigen ist ein einheitliches Modellgenerierungsmodell, das für eine Vielzahl von Aufgaben ausgelegt ist, einschließlich der Erzeugung von Text-zu-Image-Erzeugung, Bildbearbeitung und multimodaler Generierung (kombinierte Text und Bilder). Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen stützt sich Omnigen nicht auf aufgabenspezifische Erweiterungen und bietet eine vielseitigere und skalierbare Lösung.

Q2. Was unterscheidet Omnigen von anderen Bildgenerierungsmodellen?

A. Omnigen fällt aufgrund seiner einfachen Architektur aus, die einen Variations -Autocoder (VAE) und ein Transformatormodell kombiniert. Dies ermöglicht es ihm, sowohl Text-

Q3. Was sind die Systemanforderungen für das Ausführen von Omnigen?

A. Um Omnigen effizient auszuführen, wird ein System mit einer Cuda-fähigen GPU empfohlen. Das Modell wurde auf A800 GPUs geschult, und der Inferenzprozess profitiert von der GPU-Beschleunigung unter Verwendung von Schlüsselwert-Cache-Mechanismen.

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