LMCache创新性地扩展了传统KV缓存的应用范围,使其能够优化多模态模型的推理过程。系统通过特殊的哈希算法(mm_hashes)对图像token进行编码处理,将视觉特征与文本特征的键值对统一缓存在同一存储体系中。这项技术显著降低了视觉语言模型(如CLIP、Flamingo等)的GPU内存占用,在保证输出质量的前提下大幅提升推理速度。官方提供的LMCache-Examples仓库中包含多模态场景的具体实现案例,演示了如何缓存和复用图像-文本对的中间计算结果。
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