服务器/Pytorch——对于只调用一次的函数初始化，放在for训练外面和里面的差异

位置	写法	模型加载频率	显存占用	启动耗时	适合场景
✅ for 之前	模型在整个测试流程中只初始化一次	1 次	稳定且持续占用较高显存	快（仅初始化一次）	适合连续推理多个序列
⚠️ for 内部	每个序列都重新加载一次模型	每个序列重复加载与释放	显存频繁波动（加载→释放）	慢很多	适合想隔离显存、逐个序列独立推理的场景

假设你使用的是类似 LLaVA-7B 或 Qwen2.5-VL 这样的多模态大模型：

模型参数大小约 14~26GB（fp16）
一次加载后，GPU 显存会被持续占用大约 16~24GB
如果每个序列都重新加载模型（放在 for 内部）：
- 每次循环都要重新从磁盘加载 checkpoint（极慢，几十秒）
- 显存会在加载阶段暴涨，再在释放时回落
- 很容易出现 "CUDA out of memory" 或碎片化导致显存不够的问题

所以：

⚠️ 放在 for 内部会显著增加显存碎片化风险，尤其是长时间批量测试时。

✅ 正确推荐方案：

python 复制代码

# ✅ 模型只加载一次
model_mllm, processor_mllm = init_mllm(MODEL_PATH_mllm)

for sequence in sequences:
    # 在不同序列间循环推理
    ...

这种方式虽然每次都会重新加载模型（耗时明显增加），

但能确保每次推理后显存被释放，适合显存只有 24GB 或更小的 GPU。

放在位置	显存占用	速度	稳定性	推荐程度
for 外部（一次加载）	高（持续）	✅ 快	✅ 稳定	⭐⭐⭐⭐（推荐）
for 内部（多次加载）	波动大	❌ 慢	⚠️ 容易OOM或碎片化	⭐（仅低显存下可考虑）

✅ 最终建议：

对于你这类结构（多序列测试、多帧视频输入），

模型应当在 for sequence in sequences: 之前初始化一次 ，

并在全部推理完成后统一释放。

除非你的 GPU 显存小于模型权重大小，否则不要在循环中重复加载。