请教一个Modelscope问题，为什么出现图中的情况？

模型自身有内存泄漏
有些模型在做推理时存在bug,会导致内存一直增长而不释放。这是最有可能的情况。

模型有缓存不释放
有些模型在推理时会有一些cache,但这些cache在下一次推理时没有清除,从而导致显存累加。

Python循环泄漏
在Python循环推理时,每次循环都新建变量但不释放,导致对象数量越来越多。

硬件错误
极少数情况,GPU本身可能有问题,报告冗余的显存占用。

要定位问题,你可以尝试:

对比模型不同版本,看是否有变化

使用profiler查看模型推理过程中,内存使用变化

在模型推理前后,打印对象数量,查看增加与否

将模型转移到其他GPU卡上,检查是否出现同样情况

将推理代码包装在一个函数中,多次调用,观察显存变化

将单个推理变为批量推理,观察变化情况

上报问题给模型开发者,获取更多支持

如果您在 ModelScope 中发布模型时一直处于 "发布中" 的状态，可能是由于以下原因之一：

1. 模型大小：如果您的模型非常大，可能需要更长的时间来上传和处理。大型模型可能需要更多的时间进行传输和处理，因此可能导致发布过程较长。

2. 网络连接问题：发布模型需要与 ModelScope 服务器进行交互，如果您的网络连接存在问题，则可能导致发布过程变慢或失败。请确保您的网络连接稳定，并尝试重新发布模型。

3. 服务器负载：如果 ModelScope 服务器的负载较高，可能会导致发布过程变慢。这可能是由于大量用户同时访问服务器或其他资源限制引起的。您可以等待一段时间后再次尝试发布。

4. 配置错误：检查您发布模型时提供的配置是否正确。确保指定了正确的模型文件、名称、版本号和其他相关参数。如果配置有误，可能导致发布过程出现问题。

他们都是包装自transfomers库，所以，这样就不存在 其他安装包了-此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”