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画像とテキストの共同推論のためのマルチモーダルモデルのメモリフットプリントを改善するには？

2025-08-19

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LMCacheのマルチモーダルサポート機能は、視覚言語モデルのメモリフットプリントを最適化します：

マルチモーダルキャッシングの有効化vLLMコンフィギュレーションで設定mm_hashes画像トークンを識別するためのパラメータ
階層記憶装置視覚的特徴のキーと値のペアをディスクまたはRedisに保存し、テキスト部分はGPUに保持する。
バッチ最適化類似画像クエリの一括キャッシュ
監視ツールLMCacheが提供するパフォーマンス分析ツールを使って、メモリ最適化の効果をチェックする。

このアプローチは、高い応答性を維持しながら、マルチモーダル推論のGPUメモリ使用量を大幅に削減します。マルチモーダル実装の例については、公式のLMCache-Examplesリポジトリを参照す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。LMCache：大規模言語モデルの推論を高速化するキーバリューキャッシュ最適化ツールについて

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