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Fun-ASR模型卸载与缓存清理：释放系统资源的操作步骤

1. 引言

随着语音识别技术在会议记录、客服质检、教育转录等场景中的广泛应用，本地部署的大模型推理系统逐渐成为企业与开发者的重要选择。Fun-ASR 是由钉钉与通义联合推出的高性能语音识别大模型系统，具备高精度、多语言支持和低延迟等特点，广泛应用于各类语音处理任务中。

然而，在长时间运行或处理大量音频文件后，系统内存尤其是 GPU 显存可能被持续占用，导致后续任务执行缓慢甚至出现CUDA out of memory错误。为保障系统的稳定性和响应效率，合理地进行**模型卸载（Model Unloading）与缓存清理（Cache Cleaning）**显得尤为重要。

本文将围绕 Fun-ASR WebUI 的实际使用环境，详细介绍如何通过系统设置与命令行操作，安全有效地释放系统资源，提升整体运行性能。

2. 系统资源占用分析

2.1 模型加载机制

Fun-ASR 在启动时默认会将核心模型（如 Fun-ASR-Nano-2512）加载至内存中，以实现快速响应的语音识别服务。该过程包括：

• 模型参数从磁盘加载到 RAM
• 若启用 GPU 加速，则进一步复制至 GPU 显存（VRAM）
• 建立推理上下文并初始化计算图

一旦模型加载完成，即使当前无识别任务，其仍会持续占用相应资源。

2.2 缓存类型与影响

在运行过程中，系统会产生以下几类缓存数据：

其中，GPU 缓存是造成“显存不足”问题的主要原因，尤其在批量处理长音频或多任务并发时更为明显。

3. 模型卸载与缓存清理操作指南

3.1 通过 WebUI 界面操作

Fun-ASR WebUI 提供了直观的系统设置模块，用户可通过图形化界面完成基本的资源释放操作。

步骤一：进入系统设置

1. 打开浏览器访问地址：
   • 本地访问：http://localhost:7860
   • 远程访问：http://<服务器IP>:7860
2. 点击左侧导航栏中的「系统设置」模块。

步骤二：执行缓存清理

在「系统设置」页面找到「缓存管理」区域：

• 点击「清理 GPU 缓存」按钮
  • 功能说明：调用 PyTorch 的torch.cuda.empty_cache()方法，释放未被引用的显存片段。
  • 适用场景：识别任务卡顿、显存碎片化严重时。
  • 注意事项：不会影响正在运行的任务；仅释放闲置缓存。

# 实际后台调用代码示例（仅供理解原理） import torch if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache()

• 点击「卸载模型」按钮
  • 功能说明：将已加载的 ASR 模型从内存中完全移除，包括 CPU/RAM 和 GPU/VRAM 中的数据。
  • 效果：显著降低内存占用，但下一次识别需重新加载模型（首次识别延迟增加）。
  • 建议使用时机：长时间不使用系统、准备重启服务前。

提示：卸载模型后，“语音识别”等功能将暂时不可用，直到手动重新加载或发起新识别请求触发自动加载。

步骤三：确认状态更新

操作完成后，观察「模型状态」字段是否变为：

• “未加载”（Unloaded）
• “GPU 缓存：已清理”

此时系统资源已被有效释放。

3.2 命令行强制清理（高级用法）

当 WebUI 无响应或需要脚本化维护时，可通过终端直接操作。

清理 GPU 缓存（适用于 Python 环境）

# 进入项目目录 cd /path/to/fun-asr-webui # 激活虚拟环境（如有） source venv/bin/activate # 执行缓存清理脚本 python -c " import torch if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache() print(f'GPU 缓存已清理，当前显存占用：{torch.cuda.memory_allocated() / 1024**3:.2f} GB') else: print('CUDA 不可用，跳过清理') "

完全终止并释放所有资源

若需彻底关闭服务并释放全部资源：

# 查找运行中的进程 PID ps aux | grep gradio # 示例输出： # user 12345 0.8 15.2 1234567 890123 ? Sl 10:30 0:15 python app.py # 终止进程（替换为实际 PID） kill -9 12345 # 或根据端口杀死进程（常用） lsof -i :7860 kill -9 $(lsof -t -i:7860)

警告：kill -9为强制终止，可能导致未保存数据丢失，请确保已完成关键任务。

自动化清理脚本（推荐用于定时维护）

创建cleanup_resources.sh脚本：

#!/bin/bash # 自动清理 Fun-ASR 相关资源 echo "【1/3】停止 WebUI 进程..." pkill -f gradio > /dev/null 2>&1 || echo "无相关进程运行" sleep 2 echo "【2/3】清理 GPU 缓存..." python -c "import torch; torch.cuda.empty_cache() if torch.cuda.is_available() else None" 2>/dev/null || true echo "【3/3】清理临时文件..." rm -rf webui/temp/* webui/logs/*.tmp echo "✅ 系统资源已清理完毕"

赋予执行权限并运行：

chmod +x cleanup_resources.sh ./cleanup_resources.sh

可结合crontab设置每日凌晨自动执行：

# 添加定时任务 crontab -e # 插入以下行（每天 02:00 执行） 0 2 * * * /path/to/cleanup_resources.sh

4. 最佳实践建议

4.1 合理规划资源使用策略

4.2 监控系统资源状态

建议安装基础监控工具，实时查看资源占用情况：

# 安装 nvidia-smi（NVIDIA 用户） sudo apt install nvidia-utils-common # 实时查看 GPU 状态 watch -n 1 nvidia-smi # 查看内存与 CPU 使用率 htop

4.3 数据备份与历史管理

由于历史记录存储于 SQLite 数据库中（webui/data/history.db），长期积累可能占用较多空间。建议：

• 每月导出一次 CSV 备份
• 使用 WebUI 的「清空所有记录」功能定期重置
• 或通过 SQL 命令删除早期数据：

-- 删除 30 天前的记录 DELETE FROM recognition_history WHERE created_at < datetime('now', '-30 days'); VACUUM;

5. 总结

5. 总结

本文系统介绍了 Fun-ASR 模型卸载与缓存清理的操作方法，涵盖从 WebUI 图形界面到命令行脚本的完整流程。通过合理的资源管理策略，可以有效避免因显存溢出或内存泄漏导致的服务异常，提升系统的稳定性与响应速度。

核心要点回顾如下：

1. 理解资源占用来源：模型加载与推理缓存是主要内存消耗者。
2. 善用 WebUI 功能：“清理 GPU 缓存”与“卸载模型”是日常维护的有效手段。
3. 掌握命令行技巧：在服务异常或自动化运维中，终端操作不可或缺。
4. 建立定期维护机制：结合 cron 脚本实现无人值守式资源清理。
5. 平衡性能与效率：根据使用频率决定是否保持模型常驻内存。

通过以上措施，开发者和运维人员能够更好地掌控本地语音识别系统的运行状态，充分发挥 Fun-ASR 的高性能优势，同时确保系统长期稳定运行。

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