高解像度画像処理のためのグラフィックス・メモリ最適化戦略
1344×1344の高解像度画像に起因するビデオメモリ問題のマルチレベル・ソリューション：
- 基本プログラム: gradient_checkpointingを強制的に有効にする (load()でuse_checkpointing=Trueを設定する)
- 中級プログラム画像の自動チャンキング（predict()メソッドのtile_sizeパラメータの変更）
- 上級プログラムモデル並列性を使用する（2GPUが必要、device_map='auto'を設定する）
典型的な構成コード：
from cogvlm2 import CogVLM2
#セキュア・ロード・モード
model = CogVLM2.load()
image_model'、
use_checkpointing=True、# セーブ 30% ビデオメモリ
max_image_size=1024 # 入力サイズの制限
)
#ブロック処理の全体像
result = model.predict()
'big_image.jpg'、
tile_size=512、# チャンクサイズ
overlap=64 # ブロック間のオーバーラップ・ピクセル
)
極限状況への対応画像サイズが2048×2048を超える場合は、1) TiledVLM拡張コンポーネントを使用する 2) クラウドAPIコールに変換する 3) 前処理時にLANCZOSリサンプリングを使用して画質を下げることが推奨されます。
この答えは記事から得たものである。CogVLM2: 映像理解と複数回の対話を支援するオープンソースのマルチモーダルモデルについて
