在函数计算FC换成24G显卡了，内存为什么没有释放呢？

如果您在函数计算FC中使用了24G显卡，内存没有释放可能是由于显存管理问题。在使用PyTorch进行GPU计算时，确实会遇到显存管理的问题。可能的原因包括Batch_size设置过大，超过显存空间，或者之前程序运行结束后未释放显存。为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 减小Batch_size：如果Batch_size设置过大，超过显存空间，可以通过减小Batch_size来释放显存。

2. 显式删除变量：使用del关键字显式删除不再需要的变量，这有助于Python的垃圾回收器释放不再使用的显存。

3. 使用torch.cuda.empty_cache()：这个方法可以清空GPU缓存，从而释放显存。

4. 重启实例：如果以上方法都无法解决问题，您可以考虑重启函数计算实例，以便重新分配资源和释放内存。

在使用函数计算FC并换成24G显卡后，如果发现内存没有释放，可能的原因和解决方案如下：

1. 显存设置过大：当使用GPU进行计算时，如果显存设置过大超过了显卡的实际容量，可能会导致内存溢出。例如，当使用PyTorch GPU进行计算时，如果Batch_size设置过大超过显存空间，可以尝试减小Batch_size。

2. 程序未正确释放显存：在一些情况下，如果程序运行结束后未能正确释放显存，也可能导致显存占用过高。此时，需要检查代码以确保在程序运行结束后正确地释放了显存。

3. 并发度设置不合理：函数计算的弹性实例和GPU实例均支持按量模式和预留模式。按量模式根据请求时长计费，可以结合并发度设置提高实例的资源利用率。如果并发度设置不合理，可能会影响资源的释放。

4. 其他错误：如果以上方法都无法解决问题，你可能需要查看函数计算的报错信息，以便进一步定位问题。

配置里可以调整保持在内存中的模型个数，调小一点看看。可以参考下这些字段，具体功能还是需要去官方社区确认下

"sd_checkpoint_cache": 7,
"sd_vae_checkpoint_cache": 0,
"sd_checkpoints_limit": 7,
"sd_checkpoints_keep_in_cpu": true,
"lora_in_memory_limit": 0,

"interrogate_keep_models_in_memory": false, 此回答整理自钉群“【答疑群】函数计算 AIGC 场景技术交流”