托管嵌入模型需要仔细考虑模型大小、数据量和操作约束。内存需求主要取决于三个因素：模型的参数数量、嵌入的维度大小以及处理期间的批处理大小。例如，参数量为 1.1 亿的标准 BERT-base 模型在加载为 32 位浮点精度 (FP32) 时，大约需要 1.2GB 内存。像 BERT-large（3.4 亿参数）这样更大的模型可能需要超过 3GB 内存。如果您同时处理多个输入（批处理）或存储中间计算结果（例如注意力矩阵），这些数字还会进一步增加。举例来说，单个句子的文本嵌入操作在推理过程中由于激活和梯度可能会暂时使用基础模型内存的 2-3 倍。
嵌入层本身是一个关键组件。如果您的模型包含词元嵌入层（在 NLP 模型中常见），其内存占用量会随着词汇量大小和嵌入维度而变化。例如，一个包含 50,000 个词元、768 维嵌入的词汇表在 FP32 精度下需要 50,000 * 768 * 4 字节 ≈ 150MB 内存。这会随着更大的词汇量或维度线性增长——一个包含 100,000 个词元、1024 维嵌入的词汇表大约需要 400MB 内存。此外，输入序列长度也会影响内存：更长的序列（例如 512 个词元 vs 128 个词元）需要更多内存来存储位置嵌入和注意力上下文。对于处理文本和图像的多模态模型，由于卷积层或处理高分辨率像素数据的视觉 Transformer，内存需求可能进一步飙升。
优化策略可以显著减少内存使用。使用 16 位精度 (FP16) 可以将内存需求减半，而 8 位量化 (INT8) 可以减少 75%，尽管这可能会轻微影响精度。PyTorch 和 TensorFlow 等框架提供了用于混合精度训练和推理的工具。批处理大小调整也至关重要：一次处理 16 个输入而非 32 个可能会将峰值内存使用降低 40-50%。ONNX Runtime 或 NVIDIA 的 TensorRT 等工具可以优化模型图以消除冗余计算。对于生产部署，考虑缓存常用数据（例如搜索系统中的产品描述）的预计算嵌入，以避免重复处理。如果内存紧张，像 DistilBERT（6600 万参数）或 MiniLM（3000 万参数）这样的小型模型可以在内存开销减少 30-50% 的情况下提供大型模型 60-80% 的性能。在扩展部署之前，始终使用 PyTorch 的 torch.cuda.memory_summary() 等工具对内存使用情况进行性能分析。