大模型推理时内存泄漏问题的调试方法
在大模型推理过程中，内存泄漏是一个常见但棘手的问题。本文将结合生产环境实践经验，分享一套系统性的调试方法。
问题现象
在长时间运行的推理服务中，观察到内存使用量持续增长，最终导致OOM（Out of Memory）错误。通过nvidia-smi监控发现GPU显存占用异常，且Python进程内存也在不断攀升。
调试步骤
- 基础监控：
watch -n 1 nvidia-smi
# 或者使用:
watch -n 1 "free -h"
- 内存分析工具：
import tracemalloc
tracemalloc.start()
# 执行推理代码
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
snapshot.print_stats(limit=10)
-
分段测试：将推理流程拆分为多个模块，逐步排查问题点。通过日志记录每个阶段的内存占用情况。
-
循环测试：编写自动化脚本进行循环推理测试，观察内存增长趋势。
常见原因及解决方案
- 缓存未清理：使用
torch.cuda.empty_cache()定期清空缓存 - 循环引用：确保模型参数正确释放
- 数据加载器：设置
num_workers=0避免多进程问题
通过这套方法论，我们成功定位并解决了多个生产环境的内存泄漏问题。
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