机器学习模型内存泄漏检测与性能优化

机器学习模型内存泄漏检测与性能优化

内存泄漏监测方案

1. 关键监控指标配置

• RSS内存使用量（memory.rss）：持续增长超过基准值20%触发告警
• 垃圾回收频率（gc.collections）：每分钟GC次数超过5次需关注
• Python对象计数（objects.count）：对象数量持续增加且不释放

2. 监控脚本实现

import psutil
import gc
import time
from datetime import datetime

class ModelMonitor:
    def __init__(self):
        self.process = psutil.Process()
        self.baseline_memory = None
        
    def check_memory_leak(self):
        current_memory = self.process.memory_info().rss
        if not self.baseline_memory:
            self.baseline_memory = current_memory
            return False
            
        memory_growth = (current_memory - self.baseline_memory) / self.baseline_memory
        if memory_growth > 0.2:  # 20%增长阈值
            self.alert("Memory Leak Detected", f"Memory increased by {memory_growth:.2%}")
            return True
        return False

# 配置监控循环
monitor = ModelMonitor()
while True:
    monitor.check_memory_leak()
    time.sleep(60)

3. 告警配置方案

• 阈值告警：内存增长超过20%时发送邮件通知
• 持续告警：连续5次检测到异常则升级为紧急告警
• 自动重启：连续3次告警后自动重启模型服务

性能优化策略

通过py-spy工具进行性能分析，定位CPU热点函数：

# 安装工具
pip install py-spy

# 分析进程ID为1234的模型进程
py-spy top --pid 1234

# 导出火焰图
py-spy dump --pid 1234 --output profile.svg

配置Prometheus监控指标：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'ml_model'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']
    metrics_path: '/metrics'

在模型服务中添加指标收集：

from prometheus_client import Counter, Histogram

inference_counter = Counter('model_inferences_total', 'Total model inferences')
inference_time = Histogram('model_inference_seconds', 'Inference time')

@app.route('/predict')
def predict():
    with inference_time.time():
        result = model.predict(data)
        inference_counter.inc()
    return result