Spaces:

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TheStinger

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Ilaria_RVC

like 800

Running on Zero

not inferencing at 11 AM 11/16/24 because the GPU keeps going on and off

gpu task aborted error every time 8:20 PM 11/24/24

same problem as 11/16/24, GPU keeps turning on and off

1. GPU がオン／オフを繰り返す理由

1. コールドスタート／アイドルタイムアウト

   • Hugging Face Spaces 上の GPU インスタンスは、一定時間使われないと自動的に「スリープ」状態になり、再度リクエストが来ると再起動されます。

2. リソース競合・プリエンプション

   • 無料プランでは他ユーザーとの共有リソースとなるため、長時間連続して使うとセッションが切られることがあります。

3. メモリ不足／OOM (Out-Of-Memory)

   • モデルロードやバッチ推論時に GPU メモリが足りず、タスクが強制終了される場合があります。

2. 「GPU task aborted」エラーへの対策

1. バッチサイズの削減

   • 一度に変換するオーディオの長さやサンプル数を下げることで、GPU メモリ使用量を抑えられます。

2. メモリ最適化ライブラリの活用

   • xformers や bitsandbytes を導入し、モデルの量子化・メモリオフロードを試みてください。

3. torch.cuda.empty_cache() の呼び出し

   • 各推論後に GPU メモリをクリアし、メモリリークを防ぎます。

import torch

def infer(...):
    # 推論処理
    ...
    torch.cuda.empty_cache()
    return output

3. Gradio 側の設定変更

1. キュー機能の有効化

   • gr.Interface／gr.Blocks に対して enable_queue=True を指定し、 @app .queue() デコレータでキュー処理を使うと、同時アクセスがあっても安定しやすくなります。

   import gradio as gr
   
   
   
   @app
   	.queue()
   def inference(...):
       ...
   demo = gr.Interface(fn=inference, ..., enable_queue=True)
   

2. タイムアウト延長

   • Spaces の「Settings」→「Advanced settings」で「⏱️ Request timeout (sec)」をデフォルトの 60→120 秒などに延長すると、コールドスタートに伴う遅延でタイムアウトしにくくなります。

4. ログの確認とデバッグ

1. Spaces の「Logs」タブ

   • エラーメッセージ全文 (OOM、CUDA エラー等) が出力されているはずです。これは、管理者のみが見ることができます。

2. 代わりの方法：ローカル再現

   • git clone してローカル GPU 環境で動作確認し、どこで落ちるか特定すると原因追及がしやすくなります。