BLEURT评估指标内存占用过高问题及优化方法咨询

嘿，针对你遇到的BLEURT内存占用过高的问题，我来梳理下原因和几个实用的优化方案：

首先得明确：BLEURT本质是基于Transformer架构的预训练模型，哪怕是tiny版本，加载到GPU时也会占用不少显存——而且evaluate库默认的加载方式可能没做太多内存优化，再加上PyTorch默认会预分配大部分GPU显存，就出现了你看到的22G占用情况。下面是具体的解决办法：

• 启用混合精度推理
  混合精度会把模型部分参数从FP32转为FP16存储计算，能大幅降低显存占用，同时对BLEURT的评分结果影响微乎其微。你可以在计算评分时加上自动混合精度上下文：

  import torch
  ref = 'reference sentence here'
  hypo = 'hypothesis sentence here'
  
  scores = {}
  import evaluate
  metric_bleurt = evaluate.load('bleurt', config_name="bleurt-tiny-128")
  with torch.cuda.amp.autocast():
      bleurt_result = metric_bleurt.compute(predictions=[hypo], references=[ref])
  scores["bleurt"] = round(bleurt_result["scores"][0], 3)
  print(scores)
  

• 尝试模型量化
  用PyTorch的动态量化工具把模型转成INT8格式，能把显存占用降到原来的1/4左右。示例代码如下：

  import torch
  from torch.ao.quantization import quantize_dynamic
  ref = 'reference sentence here'
  hypo = 'hypothesis sentence here'
  
  scores = {}
  import evaluate
  metric_bleurt = evaluate.load('bleurt', config_name="bleurt-tiny-128")
  # 对模型进行动态量化
  metric_bleurt.model = quantize_dynamic(metric_bleurt.model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)
  bleurt_result = metric_bleurt.compute(predictions=[hypo], references=[ref])
  scores["bleurt"] = round(bleurt_result["scores"][0], 3)
  print(scores)
  

• 限制PyTorch显存预分配比例
  PyTorch默认会预分配GPU的大部分显存，你可以手动限制预分配比例，避免显存被占满：

  import torch
  # 限制当前进程最多使用50%的GPU显存，可根据实际情况调整比例
  torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5, device=0)
  

  加上这行代码后再加载模型，显存预分配会更合理。

• 手动清理GPU缓存
  在运行评估前后清理CUDA闲置显存，避免之前的残留内存占用叠加：

  torch.cuda.empty_cache()
  

另外，你提到即使换了tiny checkpoint还是占用22G，大概率是因为evaluate库加载模型时没有默认启用上述优化，而且PyTorch的预分配显存机制放大了这个问题——试试上面的方法，应该能明显降低内存占用。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Raptor