机器学习模型推理过程中的内存泄漏检测

机器学习模型推理过程中的内存泄漏检测

在生产环境中部署的机器学习模型推理服务，往往面临内存泄漏的风险。本文将详细介绍如何通过具体指标监控和告警配置来识别和预防此类问题。

核心监控指标设置

首先需要配置以下关键指标：

1. 内存使用率：memory_usage_percent，当连续5分钟内超过85%时触发告警
2. 堆内存增长速率：heap_growth_rate，每秒增长超过10MB时预警
3. GC回收频率：gc_collection_count，每分钟GC次数异常增加时报警
4. 模型实例内存占用：model_instance_memory，单个实例内存超过预设阈值时告警

告警配置方案

# prometheus告警规则示例
- alert: ModelMemoryLeak
  expr: rate(container_memory_usage_bytes[5m]) > 10000000000
  for: 5m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "检测到模型内存泄漏，当前使用量超过10GB"

- alert: HighGCActivity
  expr: rate(garbage_collection_count[1m]) > 5
  for: 2m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "垃圾回收活动异常增加，可能存在内存泄漏"

可复现检测步骤

1. 部署监控脚本：

import psutil
import time
from datetime import datetime

def monitor_memory():
    process = psutil.Process()
    while True:
        memory_mb = process.memory_info().rss / 1024 / 1024
        print(f"{datetime.now()}: {memory_mb:.2f} MB")
        time.sleep(30)

2. 持续运行推理服务并观察内存变化
3. 当发现内存持续增长且无法回收时，确认为内存泄漏

通过以上监控和告警机制，可有效预防生产环境中的内存泄漏问题。