YOLOv8预测接口内存持续攀升致OOM问题求助

我搭建了一个提供YOLOv8预测服务的接口，模型初始化代码如下：

from ultralytics import YOLO
yolo_model = YOLO('myownyolo.pt')

每次请求调用以下预测代码时，内存占用会增加40-250MB：

for result in yolo_model.predict(image_data, conf=0.50, stream=True):

内存变化情况如下：

391.7 MiB      0.0 MiB    - 调用predict前
 602.7 MiB    209.8 MiB    - 调用predict后
# 每次后续请求的初始以上一次请求结束时的内存为准，最终因内存耗尽被OOM终止

注：每次后续请求的初始内存以上一次请求结束时的数值为准，最终服务会因内存耗尽被OOM（内存不足）终止。

已尝试的无效内存回收方法 #

我试过以下内存回收代码，但完全没有效果：

del result
del image_data
gc.collect()

另外看到StackOverflow上有帖子提到可以导入keras并使用以下代码尝试内存回收：

K.clear_session()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vladyslav Martynenko