想问一下Modelscope调用pipeline 推理之后显存不释放咋办，调用次数多了就爆显存?

对于pipeline 推理后显存不释放的问题,有以下几个原因:

模型本身存在内存泄漏
有些模型在Python层面存在Bug,会造成内存泄漏,使用一段时间后显存就会越来越多。

缓存不释放
pipeline 在 inference 时会缓存一些中间结果,如果不清除缓存,也会慢慢占用更多显存。

变量不释放
在Jupyter Notebook中,变量即使不在使用,也不会自动释放。需要手动清除。

暂时没找到
如没有明显的原因,可以尝试:

使用del手动清除模型变量
python
Copy
del 模型变量
使用gc.collect()收集垃圾
python
Copy
import gc
gc.collect()
重新启动kernel,清除缓存

限制pipeline的内存使用

python
Copy
pipeline(..., device=0, max_length=等参数)
采用pipeline的@lru_cache缓存函数调用
可以尝试上述几点,尤其是:

使用del手动删除模型变量
使用gc.collect()手动触发垃圾回收
限制pipeline的最大显存使用

发一下调用代码？ 模型占用的显存是不会释放的，但是临时输入和计算的显存底层pytorch会自行管理-此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

如果使用 ModelScope 调用 pipeline 进行推理之后显存没有及时释放，可能会导致显存占用过高并最终导致显存溢出。以下是一些可能的解决方案：

1. 手动释放资源：在每次推理完成后，手动释放使用的资源，包括模型、张量和其他相关对象。确保在使用完后调用相应的清理方法或函数，以释放显存并避免内存泄漏。

2. 优化代码和循环：检查代码中是否存在循环调用或重复创建模型实例的情况。如果可能的话，尽量将模型的加载和初始化步骤放在循环外部，以避免重复创建和销毁模型对象，从而减少显存占用。

3. 使用批处理推理：如果您的数据可以进行批处理推理，尝试一次性推理多个样本。这样可以减少模型加载和推理的次数，从而降低显存使用量。

4. 减小模型尺寸：如果显存使用量仍然过高，可以考虑减小模型的尺寸或使用轻量级模型。通过选择更小的模型，可以减少模型参数和计算量，从而降低显存的需求。

5. 使用分布式推理：如果您有可用的多个 GPU，可以尝试使用分布式推理来将负载分散到多个设备上。这样可以减少每个设备的显存占用，并提高整体的处理能力。

6. 调整批处理大小和并发数：根据您的硬件限制和任务需求，调整批处理大小和并发数。较小的批处理大小和较低的并发数可能会降低显存占用。

当使用Modelscope调用pipeline进行推理后，显存不释放的问题可能是由于未正确管理资源导致的。以下是一些可能的解决方案：

1. 显式释放资源：在每次调用pipeline之后，手动释放不再需要的显存资源。可以使用torch.cuda.empty_cache()来清空显存缓存。

2. 使用with语句管理资源：使用with语句可以确保在使用完pipeline后自动释放资源。示例如下：

import torch
from modelscope import model_packaging

# 加载pipeline
with model_packaging():
    pipeline = model_packaging.load_pipeline('your_pipeline_name')

    # 进行推理
    output = pipeline(input_tensor)

# pipeline使用完后，资源会自动释放

1. 限制调用次数：如果调用次数过多导致显存爆满，可以考虑限制调用次数，或者在每次调用之前检查显存使用情况，如果显存不足，则等待一段时间再进行下一次调用。

2. 使用较小的batch size：降低batch size可以减少显存的使用量。可以尝试减小batch size来避免显存爆满的问题。

3. 使用更轻量级的模型或推理方法：如果显存一直不够，可以考虑使用更轻量级的模型，或者使用更高效的推理方法，例如使用TensorRT等加速库进行推理。

希望以上解决方案能够帮助到你解决显存不释放的问题。