在尝试用于推理的Sagemaker实例中加载快速文本预训练的模型时，我收到一个std：bad_alloc错误。我正在使用的实例是M5.12xlarge，它具有〜200 GB内存和大约30 GB的存储容量。
出现此错误的行如下：
model = fasttext.load_model(model_path)
Fasttext Version: 0.9.1
我要加载的模型是从Facebook网站获取的预训练模型，如下所示： https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-english/crawl-300d-2M-subword.zip
此型号的大小约为7.3 GB。
我查看了load函数中每一行的memory_profiler输出，如下所示：
加载模型之前的输出：
行号：76内存使用量：245.8 MiB增量：0.0 MiB
加载模型后的输出：
行号：77内存用法：5135.1 MiB增量：4888.9 MiB
注意：我能够在本地系统（16 GB RAM）中完成这项工作。当我将代码部署到Sagemaker端点时，会发生此问题。