Surya项目OCR推理过程中的内存优化策略

内存溢出问题分析

在使用Surya项目进行OCR文本识别时，许多开发者会遇到内存不足(OOM)的问题，特别是在处理大量图像或复杂布局文档时。这个问题主要源于两个方面：

1. 默认批处理大小过大：Surya默认设置的识别批处理大小为256，检测批处理大小为32，这对大多数消费级GPU来说都过高
2. 复杂文档处理：当处理包含大量文本行(如表格)的文档时，每个单元格都会被检测为独立的边界框，导致内存需求激增

解决方案

调整批处理大小

最直接的解决方案是通过环境变量降低批处理大小：

import os
os.environ["RECOGNITION_BATCH_SIZE"] = '32'  # 从256降低到32
os.environ["DETECTOR_BATCH_SIZE"] = '2'     # 从32降低到2

建议从较小值开始测试，逐步增加直到找到设备能承受的最大值。对于复杂文档，可能需要设置更小的值。

内存管理技巧

除了调整批处理大小外，还可以采用以下内存优化策略：

1. 显式内存释放：

import gc
import torch

# 在每次推理后执行
del predictions
gc.collect()
torch.cuda.empty_cache()

2. 分块处理：将大批量图像分成小块处理，而不是一次性处理所有图像

3. 分辨率调整：对于大尺寸图像，可考虑适当降低分辨率

最佳实践建议

1. 对于8GB显存的GPU，建议初始设置：

   • 识别批处理大小：16-32
   • 检测批处理大小：2-4

2. 监控GPU内存使用情况：

print(torch.cuda.memory_summary(device=None, abbreviated=False))

3. 对于特别复杂的文档(如多栏布局、表格)，建议：
   • 进一步降低批处理大小
   • 考虑预处理分割文档为多个部分

通过合理配置批处理参数和采用适当的内存管理技术，可以有效解决Surya OCR推理过程中的内存问题，使项目能够在资源有限的设备上稳定运行。