Memory overflow occurs when calling the sam3-litetext model

Memory overflow occurs when calling the sam3-litetext model

快速结论：该报错通常发生在重复调用 SAM3-LiteText 模型推理时，因未启用 torch.inference_mode() 导致 GPU 显存持续累积。优先在推理代码前加上 with torch.inference_mode() 上下文管理器。

问题场景

用户使用 Hugging Face transformers 库调用 yonigozlan/sam3-litetext-s0 模型进行图像分割推理。在第一次推理中显存已占用大部分，第二次推理时显存溢出，且模型体积本身并不大。

报错原文

Memory overflow occurs when calling the sam3-litetext model
# 实际可能表现为 CUDA out of memory 或类似显存不足错误

原因分析

可能原因：推理时未使用 torch.inference_mode() 上下文，导致 PyTorch 在每次前向传播时构建 autograd 计算图，显存不能及时释放。在多次推理调用中，累积的计算图状态占用了大量显存，直至溢出。

环境排查

• Python 版本：3.12.5（用户环境）
• PyTorch 版本：2.8.0+cu129
• Transformers 版本：5.9.0
• 操作系统：Windows 11
• 显卡及可用显存大小（需确认是否满足模型需求）
• CUDA 版本：应与 PyTorch 版本匹配（如 cu129）

解决步骤

1. 在模型推理代码中添加 import torch（如果尚未导入）。
2. 将前向传播行 outputs = model(**inputs) 包裹在 with torch.inference_mode() 上下文管理器中：

   with torch.inference_mode():
       outputs = model(**inputs)

3. 如果仍有显存不足问题，可尝试减少 batch size 或使用更小的输入图像。
4. 确认不需要梯度计算后，也可调用 torch.no_grad() 作为替代（但官方建议优先使用 torch.inference_mode() 以获得更好的性能）。

验证方法

再次运行推理脚本，观察是否不再出现显存溢出错误。可通过 nvidia-smi 监控显存占用是否在多次推理后保持稳定，而非持续增长。

参考来源

huggingface/transformers #46369

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