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如何改善多模态模型在图像和文本联合推理时的内存占用问题？

2025-08-19

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LMCache的多模态支持功能可优化视觉-语言模型的内存占用：

启用多模态缓存：在vLLM配置中设置mm_hashes参数来标识图像token
分级存储：将视觉特征的键值对存储到磁盘或Redis，文本部分保留在GPU
批处理优化：对相似图像查询进行批量缓存处理
监控工具：使用LMCache提供的性能分析工具检查内存优化效果

这种方法可以显著降低多模态推理时的GPU内存使用，同时保持较高的响应速度。建议参考官方LMCache-Examples仓库中的多模态实现案例。

本答案来源于文章《LMCache：加速大语言模型推理的键值缓存优化工具》

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