ubuntu flask 서버 메모리 지속적으로 증가 막는 방법

여러 요인이 메모리 증가에 영향을 미칠 수 있습니다. 1. Flask 웹서버 구현 시 할당된 메모리가 제대로 반환되지 않는 경우가 발생할 수 있습니다. 2. 또한, 사용하신 딥러닝 모델(T5, koBERT 등)이 GPU 메모리를 많이 소모하는 것도 문제일 수 있습니다. 즉, 특정 작업 후에 메모리 반환에 문제가 있다거나, 분석 작업을 처리하는 모듈에서 메모리 누수 현상이 발생하는 것으로 보입니다. 다음은 이러한 문제를 해결하기 위해 고려해볼 수 있는 몇 가지 방법입니다: 1. 마이크로 서비스 패턴: 각각의 분석작업을 독립적인 프로세스로 만들면서 프로세스 종료 후 OS에서 자동으로 리소스를 회수하도록 하는 방법입니다. 2. 객체 참조 확인: 파이썬은 가비지 컬렉션이 동작하지만 강한 참조 때문에 일부 객체가 메모리에서 삭제되지 않을 수 있습니다. 따라서 각 요청 후에 변수를 적절하게 삭제하고 GC(garbage collector)를 명시적으로 호출하여 확인할 필요가 있습니다. 3. 모델 최적화: 사용 중인 딥러닝 모델이 너무 큰 경우, 모델을 작게 만들거나 필요한 부분만 추출하여 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 4. 코드 프로파일링: 메모리 누수를 찾아내는 도구를 사용해 어느 부분에서 메모리를 가장 많이 소비하는지 확인하고 그 부분을 최적화할 수 있습니다. 5. 멀티스레딩 대신 멀티프로세싱 사용: 파이썬의 GIL 때문에 멀티스레드 환경에서는 여러 코어를 제대로 활용하지 못합니다. 따라서 가능한 경우, 아래와 같이 프로세스 기반 병렬처리를 고려해볼 수 있습니다. ```python from multiprocessing import Process, Queue def worker(input_queue): # Do some task item = input_queue.get() print(f'Processed {item}') if __name__ == "__main__": queue = Queue() processes = [Process(target=worker, args=(queue,)) for _ in range(NUM_WORKERS)] for p in processes: p.start() for item in items_to_process: queue.put(item) queue.join() # Blocks until all items are processed ``` 위 방법 중 하나 혹은 복합적으로 이용하여 문제를 해결해 보시기 바랍니다.