RTX4090 x 8

Multi-GPU Image Understanding System 🖼️⚡

基于分布式数据并行（DDP）的多GPU图像内容理解系统，使用Qwen-VL-Chat对图片进行分析，生成结构化描述数据。

主要特性 ✨

• 🚀 多GPU分布式处理 - 自动检测可用GPU数量，实现线性加速
• 🔍 细粒度图像分析 - 实体识别、颜色分析、纹理特征提取、主题分类、情感分析
• 📊 结构化输出 - 生成标准CSV格式结果文件，便于后续分析
• 📈 智能容错机制 - 自动重试、部分结果保存、错误隔离
• 📝 详细日志系统 - 多进程独立日志记录，精确到GPU级别

快速开始 🚦

环境要求

• NVIDIA GPU (推荐RTX 4090)
• CUDA 11.7+
• Python 3.8+

安装步骤 ⚙️

git clone https://github.com/yourusername/multi-card-infer-ddp.git
cd multi-card-infer-ddp

安装依赖

pip install -r requirements.txt

准备Qwen-VL-Chat模型 (需自行获取)

mkdir -p /root/workspace/Qwen_Model/Qwen/
将模型文件放入 /root/workspace/Qwen_Model/Qwen/Qwen-VL-Chat 目录

python main.py

TODO List 📝

• 优化内存使用

  • 实现动态批处理大小调整
  • 添加内存监控和自动清理机制
  • 优化模型加载策略

• 增强错误处理

  • 添加更详细的错误分类和处理
  • 实现智能重试机制
  • 完善错误日志记录

• 改进输出格式

  • 支持多种输出格式(JSON/XML/YAML)
  • 添加结果验证机制
  • 优化CSV输出结构

• 性能优化

  • 实现动态负载均衡
  • 优化GPU利用率
  • 添加性能监控指标

• 功能扩展

  • 支持更多视觉模型
  • 添加批量处理功能
  • 实现Web界面管理