Strategien zur Optimierung des Grafikspeichers für hochauflösende Bildverarbeitung
Mehrstufige Lösung für Videospeicherprobleme, die durch 1344×1344 hochauflösende Bilder verursacht werden können:
- Grundlegende ProgrammeErzwingen, dass gradient_checkpointing aktiviert wird (use_checkpointing=True in load() setzen)
- Mittleres ProgrammAutomatisches Chunking von Bildern (Änderung des Parameters tile_size der Methode predict())
- Fortgeschrittenes ProgrammModellparallelität verwenden (erfordert 2 GPUs, configure device_map='auto')
Typischer Konfigurationscode:
from cogvlm2 import CogVLM2
# Sicherer Lastmodus
model = CogVLM2.load(
image_model',
use_checkpointing=True, # Speichern von 30% Videospeicher
max_image_size=1024 # Eingabegröße begrenzen
)
# Blockverarbeitung Big Picture
Ergebnis = model.predict(
'big_image.jpg',
tile_size=512, # chunk size
overlap=64 # Überlappende Pixel zwischen Blöcken
)
Umgang mit ExtremsituationenWenn das Bild größer als 2048×2048 ist, wird empfohlen, 1) die TiledVLM-Erweiterungskomponente zu verwenden, 2) in Cloud-API-Aufrufe zu konvertieren, 3) LANCZOS-Resampling zur Qualitätsminderung während der Vorverarbeitung zu verwenden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCogVLM2: ein quelloffenes multimodales Modell zur Unterstützung des Videoverstehens und mehrerer DialogrundenDie
