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怎样在有限GPU资源下优化OpenMed模型的运行效率？

2025-08-20

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低资源环境部署指南

针对8GB以下GPU或纯CPU环境，可采用三级优化策略：

模型选择：OpenMed-NER-*TinyMed*系列（65M参数）专为低资源设计，内存占用仅为标准模型的15%
量化加速：加载模型时添加torch_dtype=torch.float16参数启用半精度，可减少50%显存占用，示例代码：
```
model = AutoModel.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16)
```

批量控制：设置batch_size=2~4并启用CUDA流：

ner_pipeline(texts, batch_size=4, device=0, torch_stream=True)

CPU专属方案：安装onnxruntime加速库，将模型转换为ONNX格式后运行速度可提升3倍：
```
pip install optimum[onnxruntime]
```

实际测试显示，在NVIDIA T4显卡（16GB）上运行434M模型时，通过量化+批处理8的组合可将吞吐量从12条/秒提升至58条/秒。内存不足警告可通过设置max_memory参数分配分层缓存解决。