paddle ocr 在cpu环境推理时内存不回收 一直增长oom

[NANCHENG6]

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🐛 Bug (问题描述)

   持续推理进行压测接口, 发现内存一直增长不主动回收, 

🏃‍♂️ Environment (运行环境)

FastAPI paddlepaddle==3.1.0 paddleocr==2.10 uvicorn python-multipart requests numpy==1.24.4 opencv-python==4.6.0.66 langchain gunicorn

🌰 Minimal Reproducible Example (最小可复现问题的Demo)

ocr = PaddleOCR( use_angle_cls=config['use_angle_cls'], # 是否启用角度分类器 lang=config['lang'], # 语言设置 use_gpu=config['use_gpu'], # 是否使用 GPU det_model_dir=config['det_model_dir'], # 文本检测模型路径 rec_model_dir=config['rec_model_dir'], # 文本识别模型路径 cls_model_dir=config['cls_model_dir'], # 方向分类模型路径 show_log=config['show_log'], # 是否显示日志 max_text_length=config['max_text_length'], # 最大文本长度 rec_char_type=config['rec_char_type'], # 字符集类型 det_db_thresh=config['det_db_thresh'], # 文本检测阈值 det_db_box_thresh=config['det_db_box_thresh'], # 框阈值 gpu_mem=config['gpu_mem'] # 用于初始化GPU的大小 )

[cuicheng01]

paddleocr升级到3.3版本是否还有此问题呢？

[gsm1258]

使用paddlex作服务，内存控制得比较好。

[VansonLeung]

paddleocr升级到3.3版本是否还有此问题呢？

我方的是 40 GB 的 Intel L20 GPU 裝置，加载 PaddleVL 流水线初時的 GPU 內存佔 10%，一般每一張相片 predict 會使用 3-6 秒，但 predict 了 5 張相片後 GPU 內存飆升到接近 100%，系統會變得不穩定，同一張相片 predict 需使用 6-30 秒;

PaddleOCR 版本為 3.3.1 PaddleX 版本為 3.3.9 PaddlePaddle GPU 版本為 3.2.1

[lx-eotk]

我是使用3.3.2版本的PaddleOCR，L20显卡，多进程（多个paddleocr实例）进行推理，也是GPU显存会一直增长，直至OOM，单进程下也会增长，但没遇到OOM情况，这是什么原因呢