如何优化GLM-4.5在长文档分析中的内存占用？

2025-08-20

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长文档处理内存优化指南

通过以下方法可显著降低128K上下文的内存消耗：

Enabling Context Caching：避免重复计算相同内容，首次加载后设置cache_context=TrueParameters:
model.chat(tokenizer, '总结上一段的核心观点', cache_context=True)
分段处理技术：对超长文档采用滑动窗口策略：
1. 用PyMuPDF将PDF按章节分割（每段≤32K tokens）
2. utilizationyarn扩展技术维持段落间关联
3. 最后请求模型整合分析结果
硬件级优化::
- 使用vLLM推理引擎支持动态批处理
- 启用FlashAttention-2加速注意力计算
- configure--limit-mm-per-prompt '{"text":64}'限制内存峰值

实测案例：处理100页法律合同时，采用分段策略可使显存占用从48GB降至22GB。推荐GLM-4.5-Air+INT4量化组合，在16GB显存设备上即可完成百万字级别的文档分析。