算法部署之内存泄露（gunicorn+flask+onnx+pytorch）

1.gunicorn简介:

Gunicorn（Green Unicorn）是一个用于部署 Python Web 应用程序的 WSGI HTTP 服务器。它是一个非常流行的生产级服务器，专门设计用于托管 Python Web 应用，如基于 Flask、Django 等框架构建的应用程序。Gunicorn 的设计目标是简单、高效且易于使用。

以下是 Gunicorn 的一些主要特点和特性：

1. WSGI 支持：Gunicorn 实现了 WSGI（Web Server Gateway Interface）规范，使得它能够与任何符合 WSGI 标准的 Python Web 应用框架协同工作。

2. 并发处理：Gunicorn 支持处理并发请求，它使用预派生的子进程来处理多个客户端连接，从而实现并发处理能力。

3. 多进程模型：Gunicorn 采用预派生的多进程模型，每个进程都可以处理多个请求。这有助于充分利用多核处理器，并提高 Web 应用的并发性能。

4. 简单配置：Gunicorn 的配置相对简单，通常只需指定应用程序的入口点和一些基本的服务器设置，就可以将应用程序部署到生产环境中。

5. 工作进程控制：Gunicorn 提供了命令行选项和信号，用于启动、停止和重新启动工作进程，使得应用程序的维护变得更加方便。

6. 异步支持：从 Gunicorn 19.7 版本开始，它开始支持异步框架，如 Gevent 和 Eventlet。这允许使用异步编程风格来处理连接。

7. 高度稳定：Gunicorn 在许多生产环境中得到广泛应用，因其稳定性而闻名。它经受了时间的考验，可以用于部署高性能和可靠的 Web 应用。

8. 日志和监控：Gunicorn 提供了丰富的日志记录和监控支持，可以帮助你了解服务器的状态、请求处理情况等。

要使用 Gunicorn，你可以通过命令行启动服务器，指定应用程序的入口点和一些配置选项，如下所示：

gunicorn myapp:app

这将启动 Gunicorn 服务器，托管名为 myapp 的 Python Web 应用，其中 app 是应用程序的 WSGI callable 对象。

总之，Gunicorn 是一个可靠、高性能的 WSGI HTTP 服务器，非常适合用于部署 Python Web 应用程序到生产环境。

2.通过命令行参数启动：

你可以在命令行中使用各种选项来配置 Gunicorn 的启动。以下是一些常用的选项示例：

• -b 或 --bind：指定服务器绑定的地址和端口。例如：gunicorn -b 0.0.0.0:8000 myapp:app 表示绑定到所有网络接口的 8000 端口。
• -w 或 --workers：指定 worker 进程的数量。例如：gunicorn -w 4 myapp:app 表示启动 4 个 worker 进程。
• -k 或 --worker-class：指定 worker 进程的类。例如：gunicorn -k gevent myapp:app 表示使用 Gevent worker。
• --threads：指定每个 worker 进程中的线程数。例如：gunicorn --threads 2 myapp:app 表示每个 worker 进程使用 2 个线程。
• --max-requests：指定每个 worker 进程处理的最大请求数。例如：gunicorn --max-requests 1000 myapp:app 表示处理 1000 个请求后重启 worker 进程。
• 其他选项：你可以通过 gunicorn --help 查看所有可用的命令行选项。

flask本篇文章将不做过多介绍。

2.内存泄漏：

当我们通过gunicorn ＋flask 通过接口部署算法接口的时候，多次执行算法模型，可能会存在内存泄露的问题。

1.onnx问题:

1. 版本更新：首先确保你正在使用的是最新版本的 ONNX 和相关库。内存泄漏问题可能在旧版本中已经得到修复。

2. 资源释放：在使用 ONNX 进行模型推理后，确保显式地释放不再需要的资源，如模型、张量等。Python 的垃圾回收机制不一定会立即回收这些资源，因此手动释放可能是必要的。

3. 使用上下文管理器：一些深度学习框架（如 PyTorch）提供了上下文管理器来确保在使用完模型后及时释放资源。在使用 ONNX 模型时，考虑使用这些上下文管理器以避免资源泄漏。

4. 关闭会话：如果你在使用 ONNX 模型时涉及到会话（Session）或运行时对象，确保在完成推理后关闭会话以释放相关资源。

5. 检查代码：仔细检查你的代码，确保没有不必要的全局引用或循环引用，这可能导致资源无法被垃圾回收。

6. 内存分析工具：使用内存分析工具（如 Python 的 memory_profiler）来跟踪内存使用情况，找出内存泄漏的来源。

7. 限制模型尺寸：一些大型模型可能会占用大量内存。如果内存使用问题持续存在，可以考虑限制模型的尺寸，或者使用分批次（batching）进行推理以减少内存需求。

8. 调查深度学习框架：有时内存泄漏可能与使用的深度学习框架有关。确保你使用的深度学习框架本身没有已知的内存泄漏问题。

9. 报告问题：如果你确定存在 ONNX 或深度学习框架的内存泄漏问题，可以考虑向相应的项目提交问题报告，以帮助开发人员定位和解决问题。

2.pytorch问题：

1. Tensor 释放：确保在不再需要的情况下手动释放 PyTorch 的 Tensor 对象。使用 .detach() 方法可以将 Tensor 分离出计算图，并且不再与梯度计算相关联。

2. 模型和优化器释放：在训练结束后，确保释放模型和优化器对象。不再需要的模型、优化器和中间变量都应该被适时释放。

3. 数据加载释放：确保数据加载器（如 DataLoader）和数据集对象被适时关闭和释放。如果数据加载器没有正确关闭，可能会导致内存泄漏。

4. 避免循环引用：确保没有循环引用的情况，比如模型引用数据集，数据集引用模型等。这可能会导致 Python 的垃圾回收无法正常工作。

5. 使用 GPU 时的释放：当使用 GPU 训练模型时，确保在 GPU 和 CPU 之间正确地迁移数据，并且在不需要时释放 GPU 上的数据。

6. 使用上下文管理器：一些 PyTorch 组件（如 torch.no_grad() 和 torch.autograd.detect_anomaly()）提供了上下文管理器来确保在使用完毕后自动释放资源。

7. 使用 del 语句：在某些情况下，使用 del 语句可以强制释放不再需要的对象。例如：del tensor_variable。

8. 使用内存分析工具：可以使用 Python 的内存分析工具（如 memory_profiler）来跟踪内存使用情况，找出内存泄漏的来源。

3.本项目问题：

当上述问题都检查完毕仍存在内存泄露的问题时，此时寻找其它问题：

1.模型是否多次嵌套引用：

当模型多次嵌套导致gc一二三代回收机制出现代级误差，本应是一代，结果因为多层嵌套引用，导致对象为三代引用，从而不会短时间释放。解决办法，找到初代对象通过内存地址修改对象的值即可。

2.模型引用是否出现调用内部错误：

如出现内部错误，仍会导致模型的内存泄漏。当错误出现是某些模型会强制引用，不会释放资源。当下一次调用时，内存会累加。故需要查找错误，当错误无法规避时，可采用重启机制，每次用完直接完全释放。

3.flask+gunicorn引起的模型累加：

当我们使用这一套框架时，gunicorn 的主进程fork 的子进程会copy 主进程的全部资源，故当将模型加载，在主进程而在子进程中重载时，并且对模型进行写操作时（包括模型对某一变量进行引用，不释放），会出现内存逐渐累加。

这时，我们可以选择使用进程模式，或者共享模型(不执行写操作)通过flask 将模型共享到request中，这样每个接口都可以使用，不需要重载。如下图示例：

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

# 创建模型实例
class Model:
    def predict(self, input_data):
        # 模型预测逻辑
        pass

model_instance = Model()

# 将模型实例存储在 app 上下文中
app.config['model'] = model_instance

@app.route('/predict')
def predict():
    # 在请求中访问模型
    model = app.config['model']
    input_data = # 获取输入数据
    prediction = model.predict(input_data)
    return f"Prediction: {prediction}"

如有其它问题：欢迎补充，一起讨论。