针对512K超长上下文的内存管理，可实施以下解决方案：
- 硬件层优化：至少配置4张NVIDIA H100-80G GPU，通过
tensor-parallel-size=4实现显存分布式加载。单卡场景推荐开启CPU offload功能。 - 内存压缩技术：在transformers调用时添加
max_memory参数分配各设备内存上限，配合device_map="balanced"自动均衡负载。 - 分块处理策略：对1600页级别的文档，先用模型生成分段摘要（每20页1段），再基于摘要进行全局分析，内存消耗可降低70%。
- 监控防护机制：部署前用
nvidia-smi -l 1实时监控显存，设置max_split_size_mb=512防止内存碎片化。
遇到OOM错误时，优先尝试降低thinking_budget值，或改用8-bit量化版本（需额外安装bitsandbytes库）。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSeed-OSS: Open Source Large Language Models für Long Context Reasoning und vielseitige AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何克服超长文本处理中的内存溢出问题？
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