python -m scripts.inference --inference_config configs/inference/test.yaml
add ffmpeg to path
Loads checkpoint by local backend from path: ./models/dwpose/dw-ll_ucoco_384.pth
Killed프로세스가 'Killed' 메시지와 함께 종료되는 문제 해결 방법
딥러닝 모델을 실행하거나 대규모 데이터를 처리하는 과정에서 간혹 "Killed"라는 메시지가 출력되면서 프로세스가 갑자기 종료되는 경험을 할 수 있다.
문제의 원인
"Killed" 메시지는 시스템에서 프로세스를 강제로 종료했음을 의미한다. 이 문제는 주로 다음과 같은 이유로 발생할 수 있다:
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메모리 부족 (Out of Memory - OOM)
- 가장 흔한 원인이다. 프로세스가 사용하는 메모리가 시스템의 물리적 메모리(RAM)를 초과할 때 발생합니다. 딥러닝 모델을 로딩하거나 대규모 데이터를 처리할 때 자주 발생하는 문제이다. 필자는 이문제로 메시지가 출력되었다.
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CPU 또는 GPU 자원 부족
- 프로세스가 과도하게 CPU나 GPU 자원을 사용하는 경우에도 문제가 발생할 수 있다. 다만, 이 경우도 메모리 부족 문제와 함께 발생하는 경우가 많다.
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시스템 리소스 제한
- 운영 체제나 Docker 컨테이너, 가상머신에서 설정된 리소스 제한을 초과했을 때도 발생할 수 있다.
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프로세스 간 충돌
- 여러 개의 프로세스가 동시에 많은 리소스를 사용하려고 할 때 시스템이 불안정해져 프로세스가 강제 종료될 수 있다.
해결 방법
이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 시도할 수 있다:
1. 메모리 사용량 모니터링
먼저, 실행 중인 프로세스가 얼마나 많은 메모리를 사용하고 있는지 모니터링하는 것이 중요하다. 리눅스에서는 htop, top 또는 free -m 명령어를 사용하여 현재 메모리 사용량을 확인할 수 있다.
htop # 또는 top
free -m # 메모리 상태 확인2. 스왑 메모리 확인 및 증가
스왑 메모리가 부족한 경우, 스왑 메모리를 늘려서 메모리 부족 문제를 완화할 수 있다. 스왑 메모리를 설정하는 방법은 다음과 같다:
sudo fallocate -l 4G /swapfile # 4GB 스왑 파일 생성
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile이렇게 하면 시스템이 물리적 메모리가 부족할 때 스왑 메모리를 사용하여 프로세스가 계속 실행되도록 도울 수 있다.
3. 모델 크기 줄이기
사용하는 모델의 크기를 줄이거나, 더 작은 모델을 사용하는 것도 좋은 방법입니다. 특히 메모리 사용량이 큰 모델의 경우, 더 작은 모델을 선택하거나 필요한 부분만 로드하는 전략을 사용할 수 있다.
4. 배치 크기 줄이기
모델 추론 과정에서 배치 크기를 줄이면 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있다. 이는 특히 GPU 메모리가 부족한 경우 유용하다.
5. 프로세스 재시작
불필요한 백그라운드 프로세스를 종료하고, 문제가 되는 프로세스를 재시작해 보자. 때로는 단순히 리소스를 확보하는 것만으로도 문제가 해결될 수 있다.
6. 시스템 리소스 추가
가능하다면, 더 많은 메모리나 CPU/GPU 리소스가 있는 머신에서 작업을 실행하는 것도 방법이다. 클라우드 환경에서는 더 큰 인스턴스를 선택하거나, 로컬 환경에서는 메모리 업그레이드를 고려할 수 있다.
결론
프로세스가 "Killed" 메시지와 함께 종료되는 문제는 주로 메모리 부족으로 인해 발생한다. 위에서 제시한 방법들을 통해 메모리 사용량을 줄이거나, 시스템 리소스를 추가하여 문제를 해결할 수 있다. 메모리 사용량을 모니터링하면서 단계적으로 접근하는 것이 좋다.
결국 필자는 해결하지 못했지만 다른분들은 해결하시길 바랍니다..
