model.to(device)那里报错RuntimeError: CUDA error: out of memory,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
when i use gemma do this work,it will be CUDA error: out of memory.the log is here. ggml_init_cublas: GGML_CUDA_FORCE_MMQ: no ggml_init_cublas: CUDA_USE_TENSOR_CORES: yes ggml_init_cublas: found 1 CUDA devices: Device 0: NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU, compute capability 8...
面对过去，不要迷离；面对未来，不必彷徨；活在今天，你只要把自己完全展示给别人看。
return data.pin_memory(device) RuntimeError: CUDA error: out of memory CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device...
"拉最新代码安装一下看看。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”"
CUDA error: CUDA-capable device(s) is busy 393 modelscope-funasr的FunClip怎么安装的? 2243 com/action/joingroup?code=v1是什么意思 7473 ModelScope有部署qwen2-72b的么,正常推理需要多大的显存? 4004 无法导入 modelscope,已经pip install了 3590 请问在 ModelScope 上的模型断网使用报这个错误...
model = monai.networks.nets.UNet().to(device) model = nn.DataParallel(model) 通过两种方式可以指定需要使用的GPU,第一种是在代码里设置os.environ, 第二种是在终端运行代码前,加一句export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1。按照自己的习惯来就行。
使用model.to(torch.device('cuda')) 替代model.cuda(),以确保模型和数据都转移到正确的设备上。 示例代码 代码语言:txt 复制 import torch import torch.nn as nn # 定义一个简单的神经网络 class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.fc = nn.Line...
export CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS=1 GPUS_PER_NODE=8 MASTER_ADDR=localhost MASTER_PORT=6005 NNODES=1 NODE_RANK=0 WORLD_SIZE=$(($GPUS_PER_NODE*$NNODES)) CKPT_SAVE_DIR="./ckpt/fine_tune_qwen2_72b_lora_ptd/" DATA_PATH="./finetune_dataset/alpaca" TOKENIZER_MODEL="./mod...
global Memory是空间最大,latency最高,GPU最基础的memory。“global”指明了其生命周期。任意SM都可以在整个程序的生命期中获取其状态。global中的变量既可以是静态也可以是动态声明。可以使用__device__修饰符来限定其属性。global memory的分配就是之前频繁使用的cudaMalloc,释放使用cudaFree。global memory驻留在device...