通过以上方法,你可以有效地解决OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误,并提高GPU显存的利用率。如果问题仍然存在,可能需要进一步调整模型结构或增加GPU资源。
开始是V100单卡32G尝试运行float32的baichuan2,报CUDA out of memory, 于是采用device_map="auto"多卡计算,未指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,导致总去抢占卡0和3的资源报CUDA out of memory 最后在AutoModelForCausalLM内设置torch_dtype=torch.float16,将精度降为16位解决 踩这个坑主要是因为不知道不设置torch_d...
# 默认情况下,模型以 FP16 精度加载,大约需要13GB 显存。 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() else: # 按需修改,目前只支持 4/8 bit 量化,INT8大约需要10G的显存,INT4大约需要6G显存 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b...
🐾深入解析CUDA内存溢出: OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 3.21 GiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 4.19 GiB already allocated; 2.39 GiB free; 4.51 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid...
一些可以尝试的解决“RuntimeError: CUDA Out of memory”的方案。 当遇到这个问题时,你可以尝试一下这些建议,按代码更改的顺序递增: 减少“batch_size” 降低精度 按照错误说的做 清除缓存 修改模型/训练 在这些选项中,如果你使用的是预训练模型,则最容易和最有可能解决问题的选项是第一个。
"RuntimeError: CUDA out of memory" 错误表明您的PyTorch代码在尝试在GPU上分配内存时，超出了GPU的...
在device为CUDA的情况下,运行程序时出现错误的提示: RuntimeError: CUDA error: out of memory CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be…
2)watch每个时间周期开启一个进程(PID),查看后关闭进程,会影响cuda操作,建议使用nvidia-smi -l n或者nvidia-smi --loop=n,这个命令执行期间一直是一个进程PID。例如下面命令是每隔1s刷新一次。 nvidia-smi -l 1 ——— 链接:https://blog.csdn.net/...
② 更换GPU后仍未解决 法一:调小batch_size 法二:定时清内存 法三(常用方法):设置测试&验证不计算参数梯度 法四(使用的别人的代码时):将"pin_memory": True改为False 项目场景 跑bert-seq2seq的代码时,出现报错 RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 870.00 MiB (GPU 2; 23.70 GiB tota...
OutOfMemoryError: CUDA out of memory是深度学习中常见的错误,主要由于模型过大或批处理大小过大引起。通过减小批处理大小、模型裁剪和使用梯度累积等方法,可以有效解决显存不足的问题。在实际应用中,及时监控显存使用情况,合理调整模型和训练参数,可以提高训练效率,避免不必要的中断。