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如何避免多模态模型训练中的显存不足问题？

2025-08-20

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显存优化解决方案

针对模型训练显存不足的问题，可采取以下措施：

数据分批：减小batch_size（建议从2开始）
混合精度：使用torch.bfloat16降低显存占用
梯度累积：通过多次前向传播积累梯度
模型精简：
- 尝试Janus-4o的小型版本
- 移除不必要的模型组件
替代方案：
- 使用Google Colab的免费GPU资源
- 考虑模型并行或数据并行策略

注意事项：定期使用torch.cuda.empty_cache()清理缓存，监控显存使用情况

本答案来源于文章《ShareGPT-4o-Image：开源的多模态图像生成数据集》

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