如何解决 Docker 容器异常退出 code 137 原因？有哪些实用的方法？

其实 Docker 容器异常退出 code 137 原因 并不是孤立存在的，它通常和环境配置有关。 **虫虫钢琴网** 启动电流通常比正常运行电流大很多，特别是对电动机等感性负载，启动瞬间电流可能是额定电流的3到7倍 **抗炎作用**：它有助于减轻血管内的炎症，防止动脉硬化的发展，让血管保持健康和弹性 再者，壁球鞋的支撑性和包裹性较强，特别是对脚踝和侧面的保护更到位，因为壁球中侧向移动频繁，需要防止伤害

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顺便提一下，如果是关于 Stable Diffusion本地部署后如何优化生成速度和显存占用？ 的话，我的经验是：部署好Stable Diffusion后，想提速和省显存，主要可以从以下几方面入手： 1. **开启半精度浮点数（FP16）运算** 用FP16代替FP32，能大幅减少显存占用，同时加快推理速度。大多数稳定扩散框架都支持这个，只要在代码或配置里启用半精度就行。 2. **使用更小的模型或轻量化版本** 如果不要求最高画质，可以考虑用精简版模型，比如diffusion的“小模型”或者经过剪枝、量化的模型，显存和速度都更友好。 3. **调整Batch大小和分辨率** 减小输入图片分辨率和一次处理的数量（batch size），显存压力会降低，生成速度也会快点。 4. **利用显存优化插件/方法** 像“xformers”等优化库，能更高效地管理显存和运算，加速生成过程。 5. **多线程和异步调度** 合理利用CPU多线程或GPU异步计算，也能提升整体效率。 总结就是：开FP16，用轻量模型，调低分辨率和batch，加优化库，再配合多线程，就能明显提升生成速度，省显存。

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