安装
pip install py-spy
AI调用源码,红色调用时,python进程CPU 100%
启动程序,输入问题,观察CPU
top
sudo .local/bin/py-spy top --pid 7150
可以看到,此时与显卡交互占用了绝大部分CPU,有点死循环检测显卡响应的意思。
显卡状态 nvidia-smi
显卡太弱了
参考:
【AI】RTX2060 6G Ubuntu 22.04.1 LTS (Jammy Jellyfish) 部署chatglm2-6b 开源中英双语对话模型-CSDN博客
AI:
针对分析python进程cpu消耗,有没有类似java中的arthas工具,可以查看到进程内的各线程CPU使用率,生成热力图,看到具体是哪个函数占用cpu?
对于Python进程的CPU消耗分析,虽然没有与Java中的Arthas完全对等的工具,但有其他一些工具可以帮助你进行类似的功能:
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cProfile: Python自带了一个名为
cProfile
的标准库模块,可以用来分析程序性能,包括CPU使用率和各个函数调用的耗时情况。它可以提供详细的统计信息,但不直接生成热力图。示例代码:
Pythonimport cProfile profiler = cProfile.Profile() profiler.enable() # 这里是你的程序代码 profiler.disable() profiler.print_stats(sort='time') # 按时间排序输出
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py-spy: py-spy是一个第三方命令行工具,它允许你在不修改代码的情况下分析Python程序的运行时行为,包括查看CPU使用、线程堆栈以及生成火焰图(Flame Graphs), 热力图可以通过其他工具基于其生成的数据来绘制。
安装及使用示例:
Codepip install py-spy py-spy --pid <your_pid> --duration 5 --output flamegraph.svg
其中
--pid
是要监控的Python进程ID,--duration
是监控持续时间,--output
指定输出文件格式,如SVG格式的火焰图。 -
vprof: vprof是另一个可视化Python性能分析器,它可以实时显示CPU使用率,并且能够交互式地探索各个函数调用的开销。
安装与使用:
Codepip install vprof vprof your_script.py
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Grafana/Pyroscope: Pyroscope是一个开源的持续性能分析工具,支持Python应用,它可以提供动态火焰图并且能实时监控CPU占用。你需要在应用程序中安装并启动Pyroscope客户端,然后通过web界面查看详细报告。
这些工具可以帮助你深入理解Python程序的CPU使用情况,并定位潜在的性能瓶颈。