LMCache的多模态支持功能可优化视觉-语言模型的内存占用：
- 启用多模态缓存：在vLLM配置中设置
mm_hashes参数来标识图像token - 分级存储：将视觉特征的键值对存储到磁盘或Redis，文本部分保留在GPU
- Optimierung der Chargen：对相似图像查询进行批量缓存处理
- Überwachungsinstrumente：使用LMCache提供的性能分析工具检查内存优化效果
这种方法可以显著降低多模态推理时的GPU内存使用，同时保持较高的响应速度。建议参考官方LMCache-Examples仓库中的多模态实现案例。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLMCache: Ein Key-Value-Cache-Optimierungswerkzeug zur Beschleunigung von Schlussfolgerungen auf großen SprachmodellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich der Speicherplatzbedarf multimodaler Modelle für gemeinsame Bild- und Textinferenzen verbessern?
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