多模态任务资源优化
处理图像+文本等多模态任务时，可实施以下内存管理策略：
- 分块处理技术：使用ImageProcessor的分块参数
from transformers import AutoImageProcessor
processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")
processor.feature_extractor.size = {"height":256, "width":256} - 梯度检查点：激活PyTorch的checkpoint机制
model.gradient_checkpointing_enable()
- Mixed precision training：搭配DeepSpeed的fp16优化器
"fp16": {"enabled": "auto"}
案例说明：使用ColQwen2处理A4文档时，分块大小设为512px可将显存需求从24GB降至8GB。
This answer comes from the articleTransformers: open source machine learning modeling framework with support for text, image and multimodal tasksThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何克服多模态任务中的内存不足问题？
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