多模态大模型架构中的模型性能测试

多模态大模型架构中的模型性能测试踩坑记录

最近在参与一个多模态大模型项目，主要负责图像和文本联合训练系统的架构设计。在进行模型性能测试时，踩了不少坑，分享一下。

问题背景

我们采用ViT+BERT的双塔结构，图像特征提取使用ResNet-50，文本处理使用RoBERTa。在测试过程中发现，当batch size设置为32时，GPU显存占用超过16GB，远超预期。

踩坑过程

首先尝试了标准的数据预处理流程：

# 问题代码
from transformers import AutoTokenizer
from torchvision import transforms

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
])

# 预处理函数
def preprocess(image, text):
    image_tensor = transform(image)
    encoding = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
    return {
        'pixel_values': image_tensor,
        'input_ids': encoding['input_ids'],
        'attention_mask': encoding['attention_mask']
    }

解决方案

通过分析发现，问题主要出在以下几点：

1. 显存优化：使用混合精度训练torch.cuda.amp.GradScaler()
2. 数据加载器优化：设置num_workers=4和pin_memory=True
3. 批处理策略：将batch size从32调整为16，配合梯度累积

最终测试代码如下：

# 优化后代码
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast

class MultiModalDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_list):
        self.data = data_list
        self.scaler = GradScaler()
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        # 数据预处理逻辑
        pass

# 训练循环优化
for epoch in range(5):
    for i, batch in enumerate(dataloader):
        with autocast():
            outputs = model(batch)
            loss = criterion(outputs, labels)
        scaler.scale(loss).backward()
        if (i + 1) % gradient_accumulation_steps == 0:
            scaler.step(optimizer)
            scaler.update()
            optimizer.zero_grad()

通过这些优化，最终将显存占用从16GB降低到8GB，训练效率提升显著。

总结

多模态模型性能测试需要考虑数据预处理、显存分配、批处理策略等多方面因素，建议采用渐进式优化方法，避免一次性调整过多参数。