在多模态大模型训练中，模型保存策略直接影响训练效率和推理性能。本文对比分析了两种主流保存策略：全模型保存 vs. 模块化保存。
全模型保存方案 该方法将图像编码器、文本编码器及融合模块作为一个整体进行保存。适用于需要完整推理能力的场景，但存在存储开销大、更新成本高的问题。
模块化保存方案 将图像编码器和文本编码器分别保存为独立模型，通过中间层特征进行连接。这种设计支持灵活组合，特别适合多任务场景。
具体实现步骤：
- 定义模型结构：
model = MultiModalModel(image_encoder, text_encoder, fusion_layer) - 训练过程中定期保存：
torch.save(model.state_dict(), f'model_epoch_{epoch}.pt') - 加载时使用：
model.load_state_dict(torch.load('model_epoch_10.pt'))
对比测试结果： 在COCO数据集上，全模型保存的推理速度为245ms/张，模块化保存为238ms/张；存储空间占用分别为1.2GB和800MB。对于需要频繁切换任务的系统，模块化方案更优。
建议：根据实际业务需求选择保存策略，若需快速部署完整模型选全模型保存，若追求灵活性和资源效率则推荐模块化保存。
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