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現実的なVRAM目標、ComfyUIのワークフロー、ストレージ計画、オフライン時の制限、セルフホスト型AI動画スタックを使って、MiniMax H3をローカルで実行します。

ローカルRAGのテストセットを構築し、主要な検索指標を算出し、それらのトレードオフを解釈し、回答の主張が引用された根拠によって裏付けられているかを監査する。

デバイス数の増加に伴うセンサーごとおよびセンサー間の計算処理を追跡し、非線形な融合コストを特定して、自動化処理に遅延が生じる前に特徴量パイプラインのベンチマークを実施します。

ユーザークエリを増やさずにコーパスの拡大がRAG評価の工数を増加させる理由と、層別テストによってコストをリスクに応じて抑えられる仕組みを理解する。

エージェントの各ステップで、シリアル待機、コンテキストの増大、リトライ、信頼性がどのように累積するかを追跡し、モデル推論とは分けて実行コストを測定する。

実測したリアルタイム係数を1日あたりの音声時間に換算し、バッチ処理、セットアップのオーバーヘッド、精度の選択、共有サーバーの稼働率を考慮する。

検出器のFPSとカメラごとの必要量からNVRストリーム容量を見積もり、デコード、推論、録画、p95検出遅延を組み合わせて負荷テストします。

モデルの重み、画像トークン、KVキャッシュ、ランタイムバッファー、同時実行数からVRAM使用量を見積もり、代表的な画像クエリでピーク値を検証します。