rorshark-vit-base部署前检查清单
【免费下载链接】rorshark-vit-base 
项目地址: https://ai.gitcode.com/mirrors/amunchet/rorshark-vit-base
环境配置
- Transformers版本为4.36.0.dev0
- PyTorch版本为2.1.1+cu118
- CUDA版本为11.8（推荐）
- 已安装datasets==2.15.0和tokenizers==0.15.0
模型验证
- config.json包含完整的id2label和label2id映射
- preprocessor_config.json参数正确
- model.safetensors文件大小匹配（约346MB）
- 本地测试精度>98.5%
推理准备
- 实现带输入验证的预处理函数
- 正确设置batch size（参考显存计算公式）
- 推理函数使用@torch.no_grad()和amp.autocast()
- 验证混合精度推理的精度损失（应<0.5%）
监控配置
- 部署成功/失败率监控
- 推理延迟和吞吐量监控
- GPU资源使用率监控
- 精度漂移告警阈值设置
【免费下载链接】rorshark-vit-base 项目地址: https://ai.gitcode.com/mirrors/amunchet/rorshark-vit-base
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
