У меня используется не сколько моделей сепарации , к примеру:
separator.load_model(model_filename="UVR_MDXNET_Main.onnx")
separator.separate(['test.mp3'])
separator.load_model(model_filename="UVR-De-Reverb-aufr33-jarredou.pth")
separator.separate(['test.mp3'])
И я использую больший batch_size & window_size, что бы сепарация проходила быстрей. По итогу, это выливается в ошибку.
2025-04-16 15:28:09,526 - ERROR - separator - Failed to process file test.mp3: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.31 GiB. GPU 0 has a total capacity of 7.61 GiB of which 886.62 MiB is free. Including non-PyTorch memory, this process has 6.74 GiB memory in use. Of the allocated memory 5.21 GiB is allocated by PyTorch, and 1.41 GiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management (https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#environment-variables)
Хотелось бы, что бы можно было распределять сепарацию на несколько GPU, если это конечно, можно реализовать.
У меня используется не сколько моделей сепарации , к примеру:
И я использую больший batch_size & window_size, что бы сепарация проходила быстрей. По итогу, это выливается в ошибку.
2025-04-16 15:28:09,526 - ERROR - separator - Failed to process file test.mp3: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.31 GiB. GPU 0 has a total capacity of 7.61 GiB of which 886.62 MiB is free. Including non-PyTorch memory, this process has 6.74 GiB memory in use. Of the allocated memory 5.21 GiB is allocated by PyTorch, and 1.41 GiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management (https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#environment-variables)Хотелось бы, что бы можно было распределять сепарацию на несколько GPU, если это конечно, можно реализовать.