modelscope-funasr这个问题怎么解决？

这个问题可能是由于多进程导致的资源竞争或者代码实现问题。以下是一些可能的解决方法：

1. 检查代码实现：确保您的代码没有死循环、无限递归等导致CPU占用率过高的问题。另外，检查是否有不必要的计算或重复操作，这可能导致CPU使用率上升。
2. 限制进程数量：尝试减少同时运行的进程数量，以减轻对CPU和GPU的压力。您可以根据实际需求调整进程数量，并观察CPU和GPU的使用情况。
3. 优化数据加载：如果您的脚本涉及到大量数据的加载和处理，请确保您使用了合适的数据加载方式，如批量加载、并行加载等，以提高数据处理效率。
4. 使用GPU加速：尽管您提到GPU使用率很低，但仍然可以尝试使用GPU进行计算。确保您的代码已经正确配置为使用GPU，并且模型可以在GPU上运行。
5. 更新软件包：确保您使用的是最新版本的modelscope-funasr软件包，因为新版本可能修复了一些已知的问题或进行了性能优化。
6. 寻求社区支持：如果以上方法都无法解决问题，建议您在ModelScope社区中提问或寻求帮助，提供更详细的信息和代码示例，以便其他用户或开发者能够更好地帮助您解决问题。

这个问题可能是由于多进程运行时，CPU资源被占用过多导致的。您可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 限制进程数量：减少同时运行的进程数量，以减轻CPU的负担。您可以使用Python的multiprocessing库中的Pool类来限制进程数量。示例代码如下：

from multiprocessing import Pool

# 设置最大进程数为4
pool = Pool(processes=4)

# 使用map函数将任务分配给进程池
results = pool.map(your_function, your_data)

1. 优化代码：检查您的代码是否存在性能瓶颈，例如不必要的循环、重复计算等。通过优化代码，可以提高程序的执行效率，减少CPU的使用率。

2. 调整GPU利用率：如果您的任务可以并行化，可以考虑使用多个GPU进行计算，以提高GPU利用率。您可以使用PyTorch提供的torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来实现多GPU训练。

3. 使用更高效的模型和算法：尝试使用更高效的模型和算法，以减少计算量和资源消耗。这可能需要对您的任务进行重新设计和实现。

4. 升级硬件：如果以上方法都无法解决问题，您可以考虑升级硬件，例如增加CPU核心数或者使用更高级的GPU。

希望这些建议能帮助您解决问题。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我们能够更好地帮助您。

就换用GPU。device=cuda:3，指定第3张gpu运行 此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”