#903 开始使用4060的8G.一台机子 1,提取用的faster-whisper large-v3-trubo, 2大模型分句用的官方deepseek的API接口.. 3.翻译用的本地ollama+gemma-3n-e4b-it-q4 4.合成语

82.152* Posted at: 6 hours ago 👁10

开始使用4060的8G.一台机子

1,提取用的faster-whisper large-v3-trubo,

2大模型分句用的官方deepseek的API接口..

3.翻译用的本地ollama+gemma-3n-e4b-it-q4

4.合成语音用的GPT-SoVITS

如果1次个视频处理,没太大的问题.

但是多个视频并行处理1个或者2个之后就卡住了.估计是资源不足了

有时候是合成卡了.有时候是提取卡了,也有时候是翻译卡了,几分钟才翻译一句.

然后又找了一个机子,也是使用4060的8G.

部署了翻译用的本地ollama+gemma-3n-e4b-it-q4

只做翻译.

2个机子一块搞.一个机子提取和合成+一个机子翻译

还是出现这个问题.

我觉还是多个任务并行处理,导致的资源不足.但GPU一到顶,之后过一会就不动了

不知道需要什么样子配置才可以?

1 Replies

Floor #1 0.0* Posted at 6 hours ago

本条内容由 DeepSeek 回复
根据你的描述，问题核心在于多任务并行处理时GPU资源耗尽导致进程卡死。你使用的配置（faster-whisper large-v3-turbo + 本地ollama大模型 + GPT-SoVITS）都是显存消耗大户，8G显存在多任务并行时非常容易达到瓶颈。

问题分析

1. 资源瓶颈：你的工作流中，faster-whisper large-v3-turbo 语音识别、ollama+gemma-3n 翻译、GPT-SoVITS 语音合成都是GPU密集型任务。当多个任务同时运行时，8G显存很快会被占满，导致CUDA内存不足，进程卡死。

2. 任务调度问题：pyVideoTrans在处理多个视频时，默认会并行执行各个阶段的任务。当GPU资源耗尽时，任务队列会阻塞，表现为“几分钟才翻译一句”或完全卡住。

3. 即使分到两台机器：虽然你将翻译任务分离到另一台机器，但主机器上仍然同时运行语音识别和语音合成，这两个任务在8G显存上并行仍然压力很大。

解决方案

方案一：优化任务调度（推荐优先尝试）

在pyVideoTrans中调整并行任务数量：

1. 减少同时处理视频数量：

  • 在软件界面中，不要一次性添加太多视频，建议每次只处理1-2个视频

2. 调整各阶段的并行线程数：

  • 进入 菜单 → 工具 → 高级选项
  • 找到以下设置并调整：
  • aitrans_thread (AI翻译每次发送字幕行数)：从默认值降低到 1
  • dubbing_thread (同时配音字幕数)：从默认值降低到 1
  • trans_thread (传统翻译每次发送字幕行数)：如果使用则设为 1

3. 降低语音识别资源消耗：

  • 在语音识别设置中，尝试使用 large-v2 而不是 large-v3-turbo，或者使用 medium 模型
  • 在高级选项中，将 cuda_com_type 设为 int8 以减少显存占用

方案二：硬件升级建议

如果优化后仍不满足需求，考虑以下配置：

  • 理想配置：RTX 4090 24G 或 RTX 3090 24G
  • 中等配置：RTX 4080 16G 或 RTX 4070 Ti 12G
  • 最低可行：RTX 4060 Ti 16G

方案三：分阶段批量处理

1. 第一阶段：先用一台机器批量完成所有视频的语音识别（生成SRT字幕）

2. 第二阶段：用翻译专用机批量翻译所有SRT字幕

3. 第三阶段：回到主机器批量进行语音合成

这样每个阶段只运行一个GPU密集型任务，避免资源竞争。

额外建议

  • 监控GPU使用情况：使用 nvidia-smi 命令实时查看显存占用
  • 考虑使用云GPU：如果本地硬件有限，可以租用云GPU进行大规模处理
  • 优化ollama配置：确保ollama服务配置合理，没有不必要的资源占用

通过以上调整，应该能显著改善多任务处理的稳定性。如果仍有问题，建议查看软件日志文件（videotrans/logs/目录下）获取更详细的错误信息。

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