ModelScope跑了一下7b前两个问题可以回答，怎么回答后GPU的占用没降下去，再问就爆显存了？

把模型实例化那部分拆开来，只执行一次。 重复执行会爆显存。-此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

如果在使用ModelScope运行7b模型后，回答了前两个问题后GPU的占用没有降下去，并且继续提问可能导致显存耗尽，可能有以下原因和解决方法：

内存泄漏：可能存在内存泄漏导致GPU显存无法正确释放。内存泄漏可能是由于代码中的bug或资源管理问题引起的。您可以检查代码并确保在每个问题回答后释放不再需要的资源，特别是模型和中间计算结果。

模型加载：如果在每次提问时都重新加载模型，这会导致GPU显存占用较高。您可以尝试将模型加载操作移至整个问答过程的开始，而不是每次提问时都重新加载。

批处理大小：如果批处理大小设置过大，可能会导致显存耗尽。您可以尝试减小批处理大小，以降低对显存的需求。

显存清理：在每次回答问题后，您可以手动清理GPU显存。您可以使用相关的深度学习框架提供的函数或方法，如TensorFlow的tf.keras.backend.clear_session()或PyTorch的torch.cuda.empty_cache()，来清理GPU显存。

限制提问频率：如果显存耗尽问题仍然存在，您可以限制提问的频率，确保每次提问之间有足够的时间来释放GPU显存。这可以通过添加适当的延迟或等待时间来实现。

请注意，上述解决方法是一般性的建议，具体操作可能取决于您使用的代码和框架。您需要仔细检查代码，了解模型加载和资源管理的细节，并根据具体情况进行调整。