国内外求职招聘网站大全 最新全方位解析报告 (2025版)
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顺便提一下,如果是关于 Stable Diffusion 本地部署后如何优化性能和显存使用? 的话,我的经验是:Stable Diffusion 本地部署后,想提升性能和节省显存,可以试试这些方法: 1. **使用更高效的显卡显存管理** 比如开启“渐进式采样(Progressive Sampling)”或“混合精度(Mixed Precision)”模式,像 FP16 这样,能降低显存占用,还能加速推理。 2. **调整输入分辨率和批量大小** 生成图片时分辨率别设太大,批量也别一次跑太多张,显存不够用就容易卡。 3. **利用优化版本的模型** 市面上有些经过剪枝、量化或蒸馏的轻量化模型,性能更好,显存占用更低。 4. **合理配置线程或显卡资源** 多显卡的可以分工合作,或者调节CPU线程数,让资源更均衡,避免瓶颈。 5. **关闭不必要的日志和回调** 运行时有些调试信息和回调也会占资源,关掉可节省开销。 6. **升级驱动和安装最新 CUDA/cuDNN** 保证硬件驱动和深度学习库是最新版本,才能发挥硬件最大性能。 总结就是:用混合精度跑模型、控制好图片大小和批量、用轻量化模型,再配合硬件资源优化,基本能明显提升体验!
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