如何解决gensim库save方法保存模型时出现MemoryError错误？

1. 问题现象与错误场景

当使用gensim.models.Word2Vec.save()方法保存大型词向量模型时，控制台会抛出MemoryError异常：

Traceback (most recent call last):
  File "train_model.py", line 42, in 
    model.save("word2vec.model")
MemoryError: Unable to allocate 15.3GiB for array...

2. 根本原因分析

通过内存分析工具(memory_profiler)监测发现，该问题主要发生在以下场景：

• 模型体积过大：当词表规模超过500万时，未压缩的模型文件可能占用20GB+内存
• 序列化方式缺陷：默认pickle序列化需要将整个模型加载到内存
• 系统限制：32位Python进程内存上限约2GB
• 临时文件缺失：未启用tempfile模块的磁盘缓冲功能

3. 解决方案与代码实现

3.1 分块存储方案

采用增量保存策略将模型参数分批写入：

from gensim.models import Word2Vec
import smart_open

def chunked_save(model, path, chunk_size=1000000):
    with smart_open.open(path, 'wb') as fout:
        for i in range(0, len(model.wv), chunk_size):
            chunk = dict(list(model.wv.items())[i:i+chunk_size])
            pickle.dump(chunk, fout, protocol=4)

3.2 内存映射技术

利用numpy.memmap实现零拷贝存储：

import numpy as np

def memmap_save(vectors, path):
    shape = vectors.shape
    dtype = vectors.dtype
    with open(path, 'wb') as f:
        np.save(f, shape)
        memmap = np.memmap(f, dtype=dtype, mode='w+', shape=shape)
        memmap[:] = vectors[:]

3.3 格式转换优化

转换为更紧凑的二进制格式：

4. 预防性措施

1. 训练前估算内存需求：预估内存 = 词向量维度 × 词表大小 × 4bytes
2. 启用gensim.utils.pickle的高效协议：pickle.dump(model, protocol=4)
3. 使用model.save(fname, separately=['vectors'])分离存储组件