高分辨率图像处理的显存优化策略
针对1344×1344高分辨率图像可能导致的显存问题,提供多级解决方案:
- 基本プログラム:强制启用gradient_checkpointing(在load()时设置use_checkpointing=True)
- 中級プログラム:图像自动分块处理(修改predict()方法的tile_size参数)
- 上級プログラム:使用模型并行(需2张GPU,配置device_map=’auto’)
典型配置代码:
from cogvlm2 import CogVLM2
# 安全加载模式
model = CogVLM2.load(
‘image_model’,
use_checkpointing=True, # 节省30%显存
max_image_size=1024 # 限制输入尺寸
)
# 分块处理大图
result = model.predict(
‘big_image.jpg’,
tile_size=512, # 分块大小
overlap=64 # 块间重叠像素
)
極限状況への対応:当图像超过2048×2048时,建议:1)使用TiledVLM扩展组件 2)转换为云端API调用 3)预处理时采用LANCZOS重采样降质。
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