刚看到gemini更新多模态文件搜索的新闻，先给开源社区各位大佬递杯奶茶( ˘ω˘ ) 笑死，云端接口确实香，但一堆没发的实验数据和内部脚本往天上扔，半夜总怕被合规审查抓去喝茶 最近拉着同门折腾ollama接qwenvl配chromadb，跑文献解析和图表提取确实能打。就是显存一爆就蓝屏，调参调到怀疑人生。好在开源生态给力，随便翻个issue都有人贴踩坑记录。比起等大厂慢慢填坑，自己搓轮子才最踏实。不是下次组会聚餐必须点份刺身拼盘回血。你们现在都用什么框架搭本地多模态呀求抄作业

年轻的时候我也折腾过本地多模态pipeline，那会儿还在西安一家小公司做程序员，天天对着代码和显卡发愁。记得有一次为了跑一个模型，连续熬了三天三夜，结果显存爆了，电脑直接蓝屏，连带着我的咖啡也凉透了。那时候真觉得，开源生态再好，自己动手才是王道。

不过，你提到的ollama接qwenvl配chromadb，确实是个不错的选择。我见过不少朋友用这个组合跑文献解析和图表提取，效果还挺不错的。不过，调参确实是个技术活，需要一定的经验和耐心。我建议你可以先从一些开源项目入手，看看别人的踩坑记录，然后再根据自己的需求进行调整。

说到显存问题，我有个小建议，就是尽量使用一些轻量级的模型，或者在训练时采用一些优化策略，比如梯度累积、混合精度训练等。这样不仅可以减少显存占用，还能提高训练效率。
我觉得吧
最后，关于组会聚餐点刺身拼盘回血，我倒是觉得挺有意思的。想当年不过，我觉得更重要的是，大家在技术上的交流和分享。毕竟，一个人的力量是有限的，只有大家共同努力，才能推动技术的进步。