企业官网建设流程全解析

相机网站建设规划书,神华集团两学一做网站,零基础自学做网站,网站核查怎么抽查如何监控fft npainting lama GPU占用#xff1f;nvidia-smi使用指南 1. 引言#xff1a;为什么需要监控GPU资源#xff1f; 你是不是也遇到过这种情况#xff1a;启动 fft npainting lama 图像修复系统后#xff0c;点下“开始修复”#xff0c;结果等了半分钟还没反应…如何监控fft npainting lama GPU占用nvidia-smi使用指南1. 引言为什么需要监控GPU资源你是不是也遇到过这种情况启动fft npainting lama图像修复系统后点下“开始修复”结果等了半分钟还没反应或者同时跑几个任务时整个系统卡得像幻灯片问题很可能出在GPU资源被占满上。fft npainting lama是一个基于深度学习的图像重绘修复工具它依赖 GPU 进行高效推理。如果你正在做二次开发、批量处理图片或部署 WebUI 服务不了解 GPU 使用情况就等于闭着眼开车。本文将手把手教你如何使用nvidia-smi工具实时监控fft npainting lama的 GPU 占用情况帮助你快速判断模型是否正常运行发现性能瓶颈是显存不够还是算力不足合理安排多任务调度避免因资源耗尽导致的服务崩溃不需要你是 Linux 专家只要会敲命令行就能立刻上手。2. nvidia-smi 是什么一分钟快速入门2.1 基本概念nvidia-smiNVIDIA System Management Interface是 NVIDIA 官方提供的系统管理接口工具可以查看当前 GPU 使用率显存占用情况正在运行的进程温度、功耗、风扇转速等硬件状态它是监控 AI 模型运行状态的第一道窗口。2.2 最常用命令一览打开终端输入以下命令即可查看 GPU 状态nvidia-smi你会看到类似这样的输出----------------------------------------------------------------------------- | NVIDIA-SMI 535.129.03 Driver Version: 535.129.03 CUDA Version: 12.2 | |--------------------------------------------------------------------------- | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage Allocatable P2P | || | 0 Tesla T4 On | 00000000:00:03.0 Off | Off| | N/A 58C P0 30W / 70W| 5120MiB / 15360MiB | Off| --------------------------------------------------------------------------- | 1 Tesla T4 On | 00000000:00:04.0 Off | Off| | N/A 56C P0 28W / 70W| 2048MiB / 15360MiB | Off| --------------------------------------------------------------------------- ----------------------------------------------------------------------------- | Processes: | | GPU PID Type Process name Usage | || | 0 12345 CG python 5110MiB | | 1 67890 CG /root/cv_fft_inpainting_lama/app.py 2038MiB | -----------------------------------------------------------------------------关键字段解释如下字段含义TempGPU 温度超过 80°C 要警惕Pwr:Usage/Cap功耗使用/上限T4 为 70WMemory-Usage显存使用量如 5120MiB / 15360MiBProcesses正在使用 GPU 的进程及其显存占用提示CG表示该进程同时使用 Compute 和 Graphics 资源AI 推理常见类型。3. 实战监控 fft npainting lama 的 GPU 占用3.1 找到你的应用进程假设你已经通过以下命令启动了 WebUI 服务cd /root/cv_fft_inpainting_lama bash start_app.sh现在执行nvidia-smi在底部的Processes列表中查找包含python或app.py的条目。例如| 0 67890 CG /root/cv_fft_inpainting_lama/app.py 2038MiB |说明GPU 编号0进程 IDPID67890占用显存约 2GB这正是fft npainting lama在使用的资源。3.2 实时动态监控推荐做法想持续观察 GPU 变化用这个命令watch -n 1 nvidia-smi效果每秒刷新一次 GPU 状态适合在修复图片时观察峰值占用。当你点击“ 开始修复”按钮时会看到显存和 GPU 利用率瞬间上升处理完成后回落——这就是模型在工作的证据3.3 查看详细进程信息想知道更详细的进程信息可以用ps aux | grep app.py输出示例root 67890 4.2 5.1 2038472 1052348 ? Sl 10:30 0:15 python app.py其中%CPUCPU 占用率%MEM内存占用百分比VSZ虚拟内存大小RSS物理内存使用量结合nvidia-smi和ps你可以全面掌握系统资源使用情况。4. 常见问题排查从GPU数据看异常4.1 显存不足Out of Memory现象修复失败报错CUDA out of memorynvidia-smi显示显存接近满载如 15GB/15GB解决方案降低输入图像分辨率建议控制在 2000x2000 以内关闭其他占用 GPU 的程序使用更小的模型版本如有提供4.2 GPU利用率低但处理慢现象GPU 利用率长期低于 30%处理时间远超预期可能原因数据预处理瓶颈CPU 或磁盘 IO 拖后腿模型未启用混合精度FP16输入图像过大导致频繁交换显存建议检查是否开启了--fp16参数如果支持CPU 负载是否过高可用htop查看图像尺寸是否合理4.3 多卡环境下如何分配任务如果你有多个 GPU可以通过环境变量指定使用哪一块CUDA_VISIBLE_DEVICES1 python app.py --port 7861然后在另一个终端运行CUDA_VISIBLE_DEVICES0 python app.py --port 7862这样就可以分别在 GPU 0 和 GPU 1 上运行两个独立实例互不干扰。再用nvidia-smi观察两块卡的负载是否均衡。5. 高级技巧自动化监控与日志记录5.1 将GPU状态写入日志文件如果你想长期记录fft npainting lama的运行状态可以定期保存nvidia-smi输出# 每5分钟记录一次 while true; do echo $(date) gpu_log.txt nvidia-smi gpu_log.txt sleep 300 done日志内容可用于后续分析性能趋势。5.2 提取关键指标显存使用量只关心显存占用可以用这条命令提取当前最大显存使用nvidia-smi --query-gpumemory.used --formatcsv,noheader,nounits | awk {sum$1} END {print sum}输出单位为 MiB方便脚本化监控。5.3 设置告警阈值简单版当显存使用超过 90% 时发出提醒FREE_MEM$(nvidia-smi --query-gpumemory.free --formatcsv,noheader,nounits -i 0) TOTAL_MEM$(nvidia-smi --query-gpumemory.total --formatcsv,noheader,nounits -i 0) USAGE$(( (TOTAL_MEM - FREE_MEM) * 100 / TOTAL_MEM )) if [ $USAGE -gt 90 ]; then echo ⚠️ GPU 显存使用率已超 90%请检查任务 fi可集成到启动脚本中作为健康检查。6. 结合WebUI使用什么时候该看nvidia-smi回到我们开头提到的用户手册界面[ 开始修复] → [执行推理...] → [完成]其背后对应的 GPU 行为是阶段nvidia-smi 观察现象初始化加载模型显存突然增加一次性加载执行推理中GPU 利用率飙升至 70%-100%显存小幅波动处理完成GPU 利用率归零显存保持不变模型仍在内存停止服务显存释放进程消失所以当你在 WebUI 看到“执行推理...”却迟迟不动时打开nvidia-smi如果 GPU 利用率为 0% → 说明卡在预处理或代码逻辑如果 GPU 利用率 80% → 正常推理中请耐心等待如果显存爆满 → 需要优化输入或升级硬件这才是真正的“全链路可观测性”。7. 总结掌握GPU监控提升开发效率fft npainting lama作为一款强大的图像修复工具在二次开发和实际部署中离不开对 GPU 资源的有效管理。通过nvidia-smi我们可以做到看得见实时掌握 GPU 使用情况判得准区分是算力瓶颈还是显存瓶颈调得动合理配置任务避免资源争抢查得快快速定位运行异常的根本原因无论你是个人开发者还是团队部署学会看nvidia-smi输出是你玩转 AI 应用的第一步基本功。下次再遇到“怎么又卡住了”的问题别急着重启先敲一行nvidia-smi吧。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。