安装

pip install py-spy

AI调用源码，红色调用时，python进程CPU 100%

启动程序，输入问题，观察CPU

top

sudo .local/bin/py-spy top --pid 7150

可以看到，此时与显卡交互占用了绝大部分CPU，有点死循环检测显卡响应的意思。

显卡状态 nvidia-smi

显卡太弱了

参考：

【AI】RTX2060 6G Ubuntu 22.04.1 LTS (Jammy Jellyfish) 部署chatglm2-6b 开源中英双语对话模型-CSDN博客

AI：

针对分析python进程cpu消耗，有没有类似java中的arthas工具，可以查看到进程内的各线程CPU使用率，生成热力图，看到具体是哪个函数占用cpu？

对于Python进程的CPU消耗分析，虽然没有与Java中的Arthas完全对等的工具，但有其他一些工具可以帮助你进行类似的功能：

1. cProfile： Python自带了一个名为cProfile的标准库模块，可以用来分析程序性能，包括CPU使用率和各个函数调用的耗时情况。它可以提供详细的统计信息，但不直接生成热力图。

   示例代码：

   Python

   import cProfile
   profiler = cProfile.Profile()
   profiler.enable()
   # 这里是你的程序代码
   profiler.disable()
   profiler.print_stats(sort='time')  # 按时间排序输出

2. py-spy： py-spy是一个第三方命令行工具，它允许你在不修改代码的情况下分析Python程序的运行时行为，包括查看CPU使用、线程堆栈以及生成火焰图（Flame Graphs）, 热力图可以通过其他工具基于其生成的数据来绘制。

   安装及使用示例：

   Code

   pip install py-spy
   py-spy --pid <your_pid> --duration 5 --output flamegraph.svg

   其中 --pid 是要监控的Python进程ID，--duration 是监控持续时间，--output 指定输出文件格式，如SVG格式的火焰图。

3. vprof： vprof是另一个可视化Python性能分析器，它可以实时显示CPU使用率，并且能够交互式地探索各个函数调用的开销。

   安装与使用：

   Code

   pip install vprof
   vprof your_script.py

4. Grafana/Pyroscope： Pyroscope是一个开源的持续性能分析工具，支持Python应用，它可以提供动态火焰图并且能实时监控CPU占用。你需要在应用程序中安装并启动Pyroscope客户端，然后通过web界面查看详细报告。

这些工具可以帮助你深入理解Python程序的CPU使用情况，并定位潜在的性能瓶颈。