为什么modelscope还没开始推理GPU就被沾满了？

可能关闭.ipynb时未释放显存，找最近打开的看下，打开后重启内核就行。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

在ModelScope（阿里云的模型开放平台）中，GPU内存被占用满可能是由于以下几个原因：

1. 初始化和加载模型：深度学习模型特别是大型预训练模型，在初始化时可能会一次性加载整个模型参数到GPU显存中，导致显存被占满。即使尚未开始推理，仅仅是加载模型就可能占用大量显存。

2. 默认配置：某些情况下，服务端或框架在启动时为了加速后续推理过程，会预先分配尽可能多的GPU资源，以便模型运行过程中不需要额外的时间进行内存分配。

3. 资源管理问题：如果模型或者任务调度没有正确地释放之前计算所占用的资源，可能导致GPU显存累积占用直至满载。

4. 并行处理：如果你同时使用多个GPU，且每个GPU都被分配了模型副本或任务，那么所有GPU的内存都可能会被迅速填满。

5. 内存泄漏：代码中可能存在内存泄漏，即程序未能正确释放不再使用的GPU内存，从而导致显存持续增长。

要解决这个问题，可以尝试以下措施：

• 限制模型显存使用：检查是否可以在ModelScope中设置模型运行时的显存上限。
• 动态调整资源：如果支持，可以采用动态调整GPU内存分配策略，仅在需要时才占用更多的显存资源。
• 优化模型加载方式：对于非常大的模型，考虑使用模型剪裁、量化等技术减少模型大小，或者利用混合精度训练（如半精度浮点数）来节省显存。
• 排查内存泄漏：审查代码确保每次推理结束后释放不必要的内存，并检查是否有未关闭的数据流或其他资源。
• 批量推理：通过合理的批量处理数据集，而不是逐个样本推理，可以更高效地利用GPU资源，但这也要求合理控制批次大小以适应显存容量。

请参照ModelScope官方文档或技术支持获取具体的解决方案。