GeneFace Plus Plus的维护保养建议有哪些

GeneFace Plus Plus 的维护保养建议
一 软件环境与依赖维护

• 使用独立虚拟环境（如 conda 或 venv），避免与系统或其他项目依赖冲突；每次使用前确认激活正确的环境。
• 固定核心依赖版本（如 Python、PyTorch、CUDA/cuDNN），变更前先在测试环境验证，防止因升级导致推理或训练异常。
• 定期更新代码与模型权重：同步官方仓库更新，清理失效缓存与旧权重，避免权重与代码不匹配。
• 保留requirements.txt / environment.yml 与关键依赖的锁定版本；重要实验建议配套记录环境快照，便于复现与回滚。
• 若使用 Docker，保持基础镜像与驱动版本一致，镜像内依赖与宿主机驱动匹配，减少“能跑但偶发崩溃”的环境漂移问题。

以上做法与项目的官方说明（独立环境、目录结构与权重路径、提供 Docker 安装指引）相吻合，可作为日常维护的基线流程。
二 数据与模型文件的存放与备份

• 采用清晰的目录规范，例如：
• 数据：data/binary/videos/May/trainval_dataset.npy
• 权重：checkpoints/audio2motion_vae、motion2video_nerf/may_head、motion2video_nerf/may_torso
• 对预训练权重与处理好的数据集进行版本化管理（如日期/版本号子目录），并与代码提交对应，便于回溯。
• 建立多副本备份（本地盘 + 远端对象存储/NAS），至少保留最近 2–3 个版本；重要权重建议异地备份。
• 校验完整性：下载后核对文件大小/哈希；训练/推理前做一次性加载自检，避免因损坏权重导致长时间无效计算。
• 对大规模数据，建议维护数据清单与校验脚本，定期清理临时与中间产物，释放空间。

上述目录结构与权重组织方式可直接沿用官方示例，并在此基础上建立备份与校验流程。
三 运行与硬件维护

• 监控GPU 温度、显存占用与功耗，避免长时间接近满载运行；必要时降低batch size或分辨率，设置合理的超时与重试。
• 例行驱动、CUDA/cuDNN 与 PyTorch的小版本对齐与回归测试；变更窗口内保留回滚方案。
• 推理服务建议接入日志与告警（异常退出、显存 OOM、处理时长异常），并保留最近日志以便定位。
• 定期清理临时目录与缓存（如 __pycache__、torch 缓存、解压中间文件），减少磁盘膨胀与 I/O 抖动。
• 对长期运行节点，配置健康检查与自动重启（如 systemd 或容器编排的健康探针），减少宕机时间。

四 安全与合规维护

• 权重与数据在传输与存储时启用加密；云端/共享存储设置最小权限访问与访问审计。
• 对外提供演示或 API 时，增加输入校验与速率限制，防止恶意输入导致资源滥用或异常崩溃。
• 涉及人物肖像或语音数据时，确保授权与合规，并准备数据删除与可追溯机制以满足审计要求。
• 定期审查依赖安全通告（pip/conda、PyTorch、Docker 镜像基础层），及时修补高危漏洞。

五 故障预防与恢复清单

• 建立标准化启动脚本与环境自检（检查权重路径、数据路径、可用 GPU、端口占用等），失败即快速退出并提示。
• 固化一套最小复现样例（固定音频与权重），用于环境变更后的快速回归验证。
• 维护应急文档：常见报错（依赖冲突、权重不匹配、CUDA OOM、路径错误）的症状、根因与修复步骤。
• 制定回滚策略：代码版本、权重版本与依赖锁文件的组合回滚点；每次变更记录“变更—影响—回滚路径”。
• 定期演练恢复流程（断电/宕机/磁盘满/权重损坏场景），验证备份可用与恢复时长在可接受范围内。