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Wie kann der Speicherbedarf von GLM-4.5 für die Analyse langer Dokumente optimiert werden?

2025-08-20 471

Leitfaden zur Optimierung des Speichers für die Verarbeitung langer Dokumente

Der Speicherverbrauch für 128K-Kontexte kann erheblich reduziert werden durch:

  • Aktivieren der Kontext-ZwischenspeicherungDoppelte Zählung desselben Inhalts vermeiden, nach dem ersten Laden einstellencache_context=TrueParameter:
    model.chat(tokenizer, '总结上一段的核心观点', cache_context=True)
  • Technologie der Segmentierung: Verwenden Sie eine Sliding-Window-Policy für sehr lange Dokumente:
    1. Aufteilung von PDF nach Kapiteln mit PyMuPDF (≤32K Token pro Absatz)
    2. ausnutzenyarnDie Erweiterungstechnologie erhält die Verknüpfungen zwischen den Absätzen aufrecht
    3. Endgültige Anforderung der Ergebnisse der Modellintegrationsanalyse
  • Optimierung auf Hardware-Ebene::
    • Unterstützung der dynamischen Stapelverarbeitung mit der vLLM-Inferenzmaschine
    • Aktivieren von FlashAttention-2 beschleunigt das Attention Computing
    • konfigurieren.--limit-mm-per-prompt '{"text":64}'Speicherspitzen begrenzen

Testfall: Bei der Verarbeitung von 100 Seiten juristischer Verträge kann die Segmentierungsstrategie den Speicherverbrauch von 48 GB auf 22 GB reduzieren. Wir empfehlen die Kombination GLM-4.5-Air + INT4-Quantisierung, mit der die Analyse von Dokumenten mit einer Million Wörtern auf einem 16-GB-Speichergerät abgeschlossen werden kann.

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