Lösungen zur Gewährleistung der Systemstabilität
Bei lang laufenden Szenarien können die folgenden Maßnahmen Speicherproblemen wirksam vorbeugen:
Vorbeugende Maßnahmen
- Umgebung Konfiguration::
- Verwendung von Python Version 3.8+ (bessere Speicherverwaltung)
- Sicherstellen, dass Kernbibliotheken wie numpy, torch usw. die neuesten stabilen Versionen sind
- Überwachung des Betriebs::
- erhöhen.
--memory_monitorParameter Aktivieren der integrierten Überwachung - Legen Sie einen Schwellenwert für den automatischen Neustart fest (z. B. Neustart bei Speicherbedarf > 2 GB)
- erhöhen.
Technische Lösungen
- Regelmäßiger Räumungsmechanismus::
- Im Code hinzufügen
torch.cuda.empty_cache()(auch mit CPU) - Wird alle 1000 verarbeiteten Bilder aufgerufen
gc.collect()
- Im Code hinzufügen
- Modularer Aufbau::
- Ausgliederung der ASR-Dienste in separate Prozesse
- Periodischer Neustart von Arbeitsprozessen unter Verwendung des Prozesspools
- Ressourcenbeschränkungen::
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
resourceModul setzt Speichergrenze - Deaktivieren Sie nicht benötigte Protokollierungs- und Caching-Funktionen
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
Diagnoseinstrument
Empfohlen:
1. memory_profilerPaket ortet Lecks
2. pyrasiteInjektionsdiagnostik in Echtzeit
3. eingebautes Projektleak_check.pyArtefakt
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLiteAvatar: Audio-gesteuerte 2D-Porträts von interaktiven digitalen Menschen in Echtzeit, die mit 30 Bildern pro Sekunde auf der CPU laufenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ich Speicherlecks vermeiden, wenn LiteAvatar über längere Zeiträume läuft?
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