高分辨率图像处理优化方案
处理4K图像显存不足时，可采用以下方法：
- 硬件层面：优先使用RTX 3090/4090等24GB显存显卡，或通过NVIDIA多卡并行技术分配负载
- 参数优化：
1. 调整hd_num参数（默认18），数值越小占用显存越少
2. 添加flash-attention2安装：pip install flash-attn –no-build-isolation - 预处理方案：
1. 使用OpenCV对图像进行分块处理
2. 将4K图像降采样到2K(2048×1080)分辨率
3. 启用–low-vram模式运行 - 量化方案：加载4-bit量化模型：
from transformers import BitsAndBytesConfig
quant_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True)
model = AutoModel.from_pretrained(…, quantization_config=quant_config)
实验数据表明，启用4-bit量化后，7B模型仅需6GB显存即可处理4K图像
本答案来源于文章《InternLM-XComposer：输出超长文本与图像视频理解的多模态大模型》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样解决InternLM-XComposer处理4K图像时显存不足的问题？
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