多模态嵌入生成中的批处理涉及同时处理多个输入以提高效率，但这需要仔细处理文本、图像和音频等多样化数据类型。关键的最佳实践包括标准化输入格式、根据硬件限制优化批处理大小以及对相似数据进行分组以最大程度地减少计算开销。通过解决这些方面的问题，开发人员可以有效平衡速度、内存使用和模型性能。
首先，跨模态标准化输入以确保一致的批处理。多模态模型通常结合具有不同结构的数据类型——例如，图像可能是形状为 [高度, 宽度, 通道数] 的张量，而文本则被分词成序列。要将这些数据批量处理，需要将所有输入预处理到统一的尺寸或长度。对于文本，填充或截断句子到固定的 token 计数（例如，使用 BERT 分词器将文本处理到 128 个 token）。对于图像，将其调整到标准分辨率（例如，224x224）并规范化像素值。音频可以转换为具有固定时间步的频谱图。PyTorch 的 DataLoader 等工具以及自定义的 collate 函数有助于自动化此过程。例如，在混合文本和图像时，创建一个 collate 函数，用于填充文本批次并将图像张量堆叠成一个单独的 4D 数组（例如，[batch_size, 3, 224, 224]）。这可以避免模型前向传递期间的错误，并确保 GPU 的高效利用。
其次，根据硬件限制和数据复杂性优化批处理大小。较大的批处理大小可以提高吞吐量，但也可能导致内存不足错误，尤其是对于高分辨率图像或长文本序列。从较小的批处理大小开始（例如 8–16 个样本），然后逐渐测试更大的尺寸，同时监控 GPU 内存使用情况（例如使用 nvidia-smi 等工具）。对于混合模态批处理，考虑特定模态的瓶颈：文本可能比图像允许更大的批处理大小。如果内存紧张，可以使用梯度累积（处理较小的批次，在多个步骤中平均梯度）来模拟更大的批处理。例如，处理四个大小为 8 的批次，然后更新一次权重，这相当于批处理大小为 32。此外，在支持的情况下使用混合精度训练 (FP16)，因为这可以在不显著降低精度的情况下将内存使用量减少一半。NVIDIA 的 Apex 或 PyTorch 的 autocast 等库可以简化实现。
最后，在批次内对相似数据进行分组，以最大程度地减少填充和计算浪费。当输入大小差异很大时（例如短文本和长文本对），按长度排序或聚类可以减少填充。例如，按 token 计数对文本序列进行排序，并将它们分成长度相似的批次。对于图像，如果预处理步骤不同（例如 224x224 vs. 512x512），则按分辨率分组。这种方法在关注延迟的推理流水线中特别有用。此外，将计算量大的模态（如视频）分离到专门的批次中，以避免内存超载。例如，在一个批次中处理所有视频帧，在另一个批次中处理文本，然后稍后融合嵌入。Hugging Face 的 Datasets 库等工具可以帮助组织数据，而自定义采样器（例如 BucketBatchSampler）可以实现自动分组。实践中，这可以减少冗余计算并将吞吐量提高多达 30%。
通过标准化输入、调整批处理大小和策略性地对数据进行分组，开发人员可以在不牺牲模型精度或硬件稳定性的情况下实现高效的多模态嵌入生成。这些实践在扩展到具有实时需求的生产系统时尤为关键。