새로운 라마 3.2 비전은 어떻게 실행하나요? 💥 Llama 3.2 Vision💥을 사용하여 이미지와 채팅
- Llama 3.2 Vision 모델 실행 방법 설명
- 11억 개 파라미터, 4비트 양자화 모델 사용
- RunPod 플랫폼 사용 필수 (무료 Google Colab 노트북에 모델 저장 불가)
- 대용량 저장소 필요 (80GB 권장)
- RunPod에 Network Volume 생성 후 데이터 센터 및 머신 선택 (A40 머신 추천)
- Jupyter Notebook 실행 및 Pytorch 설치
- Hugging Face 계정 필요, 액세스 토큰 요구
- 상기 단계 완료 후 모델 다운로드 및 인증
- Transformer, Accelerate, Bits and Bytes, Hugging Face Hub 라이브러리 설치
- 모델 실행 중 메모리 부족 문제 발생 시, Network Volume 용량 조정 (필요시 50GB 이상)
- 모델 다운로드 후 체크포인트 불러오기
- 샘플 이미지로 모델 테스트 (이미지 설명, 메미 내용 설명 등)
- 테스트 후 RunPod 및 저장소 삭제 (비용 절감을 위해)
- 튜토리얼 유용성 강조, 추가 질문은 댓글로 요청
- 다음 비디오 예고, 성공적인 프롬프트 생성 기원
4youtube.com(1littlecoder)링크 복사하기
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