See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 错误描述:深度学习训练突然停止了,所以关掉训练,再次训练后出现以上错误。 查看GPU使用,指令 nvidia-smi GPU显示一直占用。 解决办法:杀死进程指令 kill -9 (pid如图我的是1567191) 因为我不是root,所以 sudo kill -9 1567191 然后就可以啦~ ...
记得nvidia-docker 安装后一定要配置加速镜像 https://blog.csdn.net/yxnd150150/article/details/90517054 1. 2. 3. 4.
os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = f'max_split_size_mb:{size_base}' img_width, img_height = size_base*11, size_base*11 size必需是*8的數字。由於模型容易內存不足,最好設置size大小。 1 sudo docker run --name diffusers.002 --rm --gpus all -t -v ~/PycharmProjects/diffusers/ap...
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF: max_split_size_mb:128 runtime: nvidia # Use NVIDIA runtime for GPU support deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 1 capabilities: ["gpu"] volumes: - $HOME/apps/MagicQuill/models:/home/quill/MagicQuill/models ports: - "7860:7860" # ...
29 + - PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:512 30 + deploy: 31 + resources: 32 + reservations: 33 + devices: 34 + - capabilities: [gpu] 35 + shm_size: '8g' 36 + ports: 37 + - '8383:8383' 38 + command: python /code/app_local.py 39 + networks: 40...
如果报错CUDA out of memory，可以设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:32到系统环境变量。接下来就可以愉快地生成图片。win11平台生成图片分辨率设置为768时，8G显存已无法满足需求，单张图片生成时间极其缓慢，Ubuntu平台因为能使用更多显存，3060 12G的生成速度快于3070 8G。最后得到一张较为不...
解决:只需把PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:32可以加到系统环境变量里面:(镜像里我已加上) 接下来就可以愉快地生成图片啦! 资源消耗 win11平台:生成图片分辨率设置为768(SD 2.0 使用 768*768 分辨率图片训练所得),8G显存已经无法满足生成需求,因此单张图片生成时间极其缓慢(花费31.8s): ...
解决:只需把PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:32可以加到系统环境变量里面:(镜像里我已加上) 接下来就可以愉快地生成图片啦! 资源消耗 生成图片分辨率设置为768(SD 2.0 使用 768*768 分辨率图片训练所得),8G显存已经无法满足生成需求,因此单张图片生成时间极其缓慢(花费31.8s): ...
If reserved but unallocated memory is large try setting PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management (https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#environment-variables) OOM。後來發現至少需要20G顯存。 https://github.com/allenai/...
See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 1. 想要运行 200K 模型,我们有很多种方式,但是想要“单机多卡”运行这个原版模型,并保持 200K 长文本窗口,目前还是比较困难的。 我这边尝试了三种方案,最终都因为显存不足而被迫中止(或许后面有时间再试): 调用nn.DataParallel 和 AutoModelFor...