部署小模型all-miniLM-L6-V2来提供计算文本相似度接口，部署的过程中遇到很多问题，目前都已解决，记录一下。

配置

容器配置：16核10G
gunicorn配置：5个worker
小模型包：sentence-transformer

遇到的问题

1.gunicorn worker频繁重启
查看worker日志，报错是可能因为内存原因导致worker重启。加大内存，并发量为1，worker还是频繁重启。

尝试解决问题：
a. 在接口上加一个装饰器，记录接口请求前后使用的内存，发现内存仅用了1/10，可以排除不是内存不足

b.执行top命令，观察数据，发现cpu使用率高，容器的负载很高，很快都达到60多，worker会重启。查了一下，发现可能是torch使用的cpu过高导致的。在加载小模型之前，设置torch.set_num_threads(4)，重启服务，发现问题解决了

代码：

torch.set_num_threads(4)       # 在模型加载前设置PyTorch线程
model = SentenceTransformer(model_name_or_path=text_similar_model_path,
                                             device="cpu")
model.eval()       # 把模型设置为评估模式，减少内存使用

2.数据量大的时候，每次处理一条数据，整个过程耗时很长
看了一下sentence-transformer的文档，发现可以批量处理数据，设置model.encode(texts, batch_size=16) 发现处理时间缩短了很多

代码：

embeddings = model.encode(sentences, batch_size=16)