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：
- 基础方案：强制启用gradient_checkpointing（在load()时设置use_checkpointing=True）
- 中级方案：图像自动分块处理（修改predict()方法的tile_size参数）
- 高级方案：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
)
极端情况处理：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。
本答案来源于文章《CogVLM2：开源多模态模型，支持视频理解与多轮对话》
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