怎样避免LiteAvatar在长时运行时出现内存泄漏？

2025-09-05

1.7 K

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：

Configuração do ambiente::
- 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
Monitoramento de operações::
- aumentar--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）

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()
Design modular::
- 将ASR服务分离为独立进程
- 使用进程池定期重启工作进程
Restrições de recursos::
- aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)resource模块设置内存上限
- 禁用不需要的日志和缓存功能

Recomendado:
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.pyartefato