modelscope-funasr的 CPP+onnxtime的内存增长的问题怎么解决？
modelscope-funasr下 windows环境的 CPP+onnxtime的内存增长的问题怎么解决？
在 Windows 环境下，modelscope-funasr 中使用 CPP onnxruntime 时出现内存增长问题，可能是由于资源管理不当、依赖库版本不兼容或代码实现中的内存泄漏等原因导致的。以下是针对该问题的解决方案，结合知识库中的相关资料进行整理和分析：
1. 检查并优化依赖环境
确保您的开发环境满足以下要求： - Python 版本：FunASR 需要 Python 3.7 或更高版本。 - ONNX Runtime 版本：检查是否使用了与 FunASR 兼容的 ONNX Runtime 版本。建议使用官方推荐的稳定版本。 - PyTorch 和其他依赖包：确保所有依赖包已正确安装，并且版本符合要求。
如果依赖版本不匹配，可能会导致内存管理异常。可以通过以下命令重新安装依赖：
pip install -r requirements.txt
pip install onnxruntime==<compatible_version>
2. 定位内存增长问题
使用 Windows 自带的工具（如任务管理器或资源监视器）定位内存增长的具体原因： 1. 打开 任务管理器，切换到 性能 标签页，观察内存使用情况。 2. 在 详细信息 标签页中，找到运行 FunASR 的进程，记录其内存占用变化。 3. 使用 资源监视器（通过运行 perfmon -res 打开），查看是否有异常的内存分配行为。
如果发现某个特定进程的内存占用持续增长，可能需要进一步分析代码逻辑或依赖库的实现。
3. 调整虚拟内存配置
Windows 系统默认的虚拟内存配置可能不足以支持高内存需求的应用程序。可以手动调整虚拟内存设置以缓解内存压力： 1. 右键单击 此电脑，选择 属性 > 高级系统设置。 2. 在 性能 区域点击 设置，切换到 高级 标签页。 3. 点击 更改，取消勾选 自动管理所有驱动器的分页文件大小。 4. 选择系统盘（通常是 C 盘），设置 自定义大小，初始大小和最大大小建议设置为物理内存的 1.5 倍至 2 倍。 5. 点击 确定 并重启系统。
4. 检查代码中的内存管理
如果依赖环境和系统配置均无问题，则需要检查代码中是否存在内存泄漏或资源未释放的情况： - 释放 ONNX Runtime 会话：确保每次推理完成后，正确释放 ONNX Runtime 的会话对象。例如：
Ort::Session* session = new Ort::Session(env, model_path, session_options);
// 推理完成后释放资源
delete session;
- 避免重复加载模型：频繁加载和卸载模型会导致内存碎片化，建议将模型加载操作放在初始化阶段，避免多次调用。
- 监控内存分配：在代码中添加日志，记录每次推理前后的内存使用情况，定位内存增长的具体位置。
5. 升级实例规格
如果上述方法仍无法解决问题，可能是由于当前实例的物理内存不足导致的。可以尝试升级实例规格，增加物理内存和 CPU 核心数： 1. 登录阿里云控制台，进入 ECS 实例管理页面。 2. 选择目标实例，点击 升降配。 3. 根据实际需求选择更高配置的实例规格（如增加内存至 8 GiB 或以上）。 4. 完成配置后重启实例。
6. 使用云助手排查问题
如果问题仍然存在，可以借助阿里云提供的云助手工具进一步排查： 1. 登录阿里云控制台，进入 云助手 页面。 2. 发送远程命令，执行以下脚本以检查系统资源使用情况：
wmic ComputerSystem get AutomaticManagedPagefile
tasklist /FI "MEMUSAGE gt 100000"
- 根据返回结果分析是否存在异常进程或资源分配问题。
重要提醒
- 数据安全：在进行任何系统配置或代码修改之前，请确保已创建快照或备份数据，以免因误操作导致数据丢失。
- 依赖版本兼容性：务必确认
ONNX Runtime和FunASR的版本兼容性，避免因版本冲突引发问题。
通过以上步骤，您可以有效定位并解决 modelscope-funasr 在 Windows 环境下使用 CPP onnxruntime 时的内存增长问题。如果问题仍未解决，建议联系阿里云技术支持团队获取进一步帮助。
