Soluções de solução de problemas para uma operação estável do procedimento de teste de IA
Para problemas comuns de travamento, siga as etapas abaixo para diagnosticá-los e corrigi-los:
- Tratamento de vazamento de memória::
- existir
main.pyAdicionargc.collect()Coleta forçada de lixo (recomendada para ser acionada a cada 3 gerações) - fazer uso de
tracemallocO módulo monitora o crescimento da memória e identifica componentes anormais
- existir
- Tratamento de erros de API::
- existir
api_key.txtAdicione chaves de API alternativas (separadas por |) na primeira linha para alternância automática - Capturando os Gêmeos
APIErrore definir um atraso de 5 segundos antes de tentar novamente
- existir
- Correção de ambiente gráfico::
- Instale os drivers NVIDIA/CUDA mais recentes (versão ≥ 12.1)
- Adicionar às propriedades do atalho do programa
--disable-gpu-sandboxparâmetro de escorva
- análise de registros::
- estar em movimento
python main.py --log=DEBUG > debug.log 2>&1Registrar logs detalhados - Verifique a última ocorrência do pré-crash
ERRORtalvezWARNINGinformações
- estar em movimento
A solução definitiva: criar um ambiente de contêiner do Docker (fornecido)Dockerfile(consulte Configuração) para garantir o isolamento completo das versões da biblioteca de dependência. As estatísticas históricas mostram que esse método resolve os travamentos aleatórios do 92%.
Essa resposta foi extraída do artigoAI-ClothingTryOn: ferramenta virtual de experimentação de roupas baseada em GeminiO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o problema de travamentos frequentes ao executar o programa?
