最近在搭建大模型测试环境时，遇到了一个典型的资源分配问题。在测试过程中，我们发现当同时运行多个测试任务时，系统会频繁出现内存溢出和GPU资源争抢的情况。
问题复现步骤：
- 部署测试环境后，使用以下脚本启动多个测试实例：
for i in {1..5}; do
python test_model.py --model-name model_$i --gpu-id $i &
done
- 观察系统资源监控，发现GPU内存使用率超过90%
- 测试任务开始报错：
CUDA out of memory
解决方案： 通过在测试脚本中加入资源限制和调度策略：
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
# 限制单个进程内存增长
import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)
建议在测试环境配置中设置合理的资源配额，避免资源过度竞争。同时，可以考虑使用容器化技术进行资源隔离，确保测试环境的稳定性。
这提醒我们，在大模型测试中，资源分配是不可忽视的关键环节。
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