资源限制应对方案
- 显存分配：调整ray_actor_options中的num_gpus参数（如0.1）实现微粒度分配
- Model quantification：设置WhisperComputeType.INT8降低计算精度换取性能
- batch：对大视频文件拆分为片段处理
Configuration recommendations
- 选择小规模模型（WhisperModelSize.SMALL）
- 启用CPU回退模式（num_gpus=0）
- 使用Docker部署时限制容器资源
监控手段
通过Ray Dashboard（http://127.0.0.1:8265）实时监控：
- GPU利用率
- 内存消耗
- 任务队列状态
This answer comes from the articleAana SDK: An Open Source Tool for Easy Deployment of Multimodal AI ModelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化Aana SDK在有限GPU资源下的运行性能？
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