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：
预防性措施
- 环境配置：
- 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
- 运行监控：
- 添加
--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）
- 添加
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
- 模块化设计：
- 将ASR服务分离为独立进程
- 使用进程池定期重启工作进程
- 资源限制：
- 通过
resource模块设置内存上限 - 禁用不需要的日志和缓存功能
- 通过
诊断工具
推荐使用：
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工具
本答案来源于文章《LiteAvatar：音频驱动2D人像的实时互动数字人，CPU运行30fps》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样避免LiteAvatar在长时运行时出现内存泄漏？
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