You Only Cache Once:YOCO 基于Decoder-Decoder 的一个新的大语言模型架构 这是微软再5月刚刚发布的一篇论文提出了一种解码器-解码器架构YOCO,因为只缓存一次KV对,所以可以大量的节省内存。 以前的模型都是通过缓存先前计算的键/值向量,可以在当前生成步骤中重用… deeph...发表于deeph... redis的z
在PyTorch中,可以通过调用torch.cuda.empty_cache()来清理未使用的缓存,从而释放一些GPU内存。但这并不总是有效,因为它只能释放PyTorch未使用的内存。 使用更小的数据类型: 如果可能,尝试将模型的参数或输入数据的数据类型从float32改为float16,这可以显著减少内存占用,但可能会牺牲一些精度。 分布式训练: 如果单张GPU...
使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下: 代码语言:javascript 复制 try:output=model(input)except RuntimeErrorasexception:if"out of memory"instr(exception):print("WARNING: out of memory")ifhasattr(torch.cuda,'empty_cache'):torch.cuda.empty_cache()else:raise exception 测试的...
在我看完这篇文章探究CUDA out of memory背后原因,如何释放GPU显存?。 可以把CUDA当前的数据空间看成一个队列,队列中有两种内存——激活内存(Activate Memory)和失活内存(Unactivate Memory)。当一块内存不再被变量所引用时,这块内存就由激活内存转为失活内存,但它仍然存在于这个数据队列中。 而对于我们上面的...
据说在pytorch中使用torch.cuda.empty_cache()可以释放缓存空间,于是做了些尝试: 上代码: importtorchimporttimeimportos#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3"device='cuda:2'dummy_tensor_4= torch.randn(120, 3, 512, 512).float().to(device)#120*3*512*512*4/1024/1024 = 360.0Mmemory_alloca...
torch.cuda.memory_reserved():用于查看 GPU 上保留的内存总量(包括已分配和缓存的内存)。 torch.cuda.reset_max_memory_allocated():重置最大内存分配的记录,用于监控内存使用峰值。 总体来说,torch.cuda.empty_cache()是在训练过程中管理 GPU 内存的一个有用工具,但不应频繁使用,以避免潜在的性能开销。
4. **清理缓存**:PyTorch使用缓存内存分配器,这意味着即使某些内存不再需要,它也不会立即释放。你可以尝试调用`torch.cuda.empty_cache()`来释放未使用的缓存内存,但这通常不是解决问题的最佳方法,因为PyTorch会自动管理这些内存。 5. **调整内存分配策略**:错误信息中提到了设置环境变量`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF...
使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 try: output = model(input) except RuntimeError as exception: if "out of memory" in str(exception): print("WARNING: out of memory") if hasattr(torch.cuda, 'empty_cache'): ...
if "out of memory" in str(exception): print("WARNING: out of memory") if hasattr(torch.cuda, 'empty_cache'): torch.cuda.empty_cache() else: raise exception 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15.
torch.cuda.empty_cache() torch.cuda.ipc_collect() if 0: # 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...