大语言模型推理过程中的内存使用分析
最近在部署一个基于Transformer架构的LLM服务时，遇到了严重的内存泄漏问题。经过深入分析，发现主要问题出在推理过程中显存管理不当。
问题复现步骤
- 使用HuggingFace Transformers库加载模型：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
- 执行推理时发现显存持续增长：
for i in range(1000):
inputs = tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
# 忘记清理缓存
- 使用NVIDIA-smi监控发现显存占用从2GB增长到8GB。
根本原因分析
主要问题在于：
- 模型内部的KV缓存未及时释放
- PyTorch默认不会自动清理推理缓存
- 多次推理间没有调用
model.config.use_cache = False
解决方案
# 方案一：禁用缓存（适用于单次推理）
model.config.use_cache = False
# 方案二：手动清理缓存
model.reset_cache() # 或者在模型对象中实现
# 方案三：使用上下文管理器
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def inference_context(model):
old_cache = model.config.use_cache
model.config.use_cache = False
try:
yield model
finally:
model.config.use_cache = old_cache
实践建议
对于生产环境，建议配置显存监控告警，并使用torch.cuda.empty_cache()定期清理。
此问题在多个LLM部署中都有出现，值得所有架构师关注。
讨论