确保系统稳定性的解决方案
针对长时运行场景，采取以下措施可有效预防内存问题：
予防措置
- 環境設定::
- 使用Python 3.8+版本（内存管理更优）
- 确保numpy、torch等核心库为最新稳定版
- オペレーション・モニタリング::
- 増加
--memory_monitor参数启用内置监控 - 设置自动重启阈值（如内存占用>2GB时重启）
- 増加
技术解决方案
- 定期清理机制::
- 在代码中添加
torch.cuda.empty_cache()（即使使用CPU） - 每处理1000帧调用
gc.collect()
- 在代码中添加
- モジュール設計::
- 将ASR服务分离为独立进程
- 使用进程池定期重启工作进程
- リソース制約::
- とおす
resource模块设置内存上限 - 禁用不需要的日志和缓存功能
- とおす
诊断工具
おすすめだ：
1. memory_profiler包定位泄漏点
2. pyrasite实时注入诊断
3. 项目内置的leak_check.pyアーティファクト
この答えは記事から得たものである。LiteAvatar：CPU上で30fpsで動作する、リアルタイムでインタラクティブなデジタル人物の音声駆動型2Dポートレートについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 怎样避免LiteAvatar在长时运行时出现内存泄漏？
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