本人在调试推理代码过程中,由于未在model=AutoModelForCausalLM模型头内设置torch_dtype=torch.float16,将模型精度由32降低为16,导致总是CUDA out of memory。 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
1. torch.cuda.OutOfMemoryError的含义torch.cuda.OutOfMemoryError是PyTorch在尝试在CUDA(即NVIDIA的GPU)上分配内存时,由于GPU内存不足而抛出的错误。这意味着你的模型或数据批次太大,超出了当前GPU的内存容量。 2. 常见原因 模型过大:模型参数过多,导致内存占用高。 批次大小(batch size)过大:每次训练迭代处理...
本人在调试推理代码过程中,由于未在model=AutoModelForCausalLM模型头内设置torch_dtype=torch.float16,将模型精度由32降低为16,导致总是CUDA out of memory。 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...
GPU 显存爆满 torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory 咖喱不够辣 2 人赞同了该文章 今天跑模型的时候遇到这个问题,现在大部分解答都是调小batch_size。但是我调到了4还是会爆满。 最主要的bug原因: for epoch in range(num_epochs): model.train() train_total_loss = 0 for batch in train_...
torch.cuda.OutOfMemoryError:CUDA out of memory. Tried to allocate 88.00 MiB. GPU 0 has a total capacty of 23.65 GiB of which 17.06 MiB is free. Process 205137 has 23.62 GiB memory in use. Of the allocated memory 19.40 GiB is allocated by PyTorch, and 140.82 MiB is reserved by PyTorch...
这个错误信息表明你的PyTorch程序在尝试分配更多的CUDA内存时失败了,因为GPU上没有足够的空闲内存。这通常发生在模型很大或者批量大小太大,超出了GPU的内存容量。 错误信息中提到了尝试分配2.31 GiB的内存,但是GPU上只有1.86 GiB的空闲内存。这导致了`torch.OutOfMemoryError`。
torch.load CUDA ERROR: out of memory 在pytorch中load模型,出现CUDA ERROR:out of memory,基本有下面三个原因: CUDA显存不足 解决办法:换成显存更大的显卡 显卡被占用 当存在多个显卡时,pytorch默认使用0号显卡,当0号显卡被占用时,即使1号显卡空闲仍然会报错...
Okay I figured it out. I didn't need to unzip the checkpoints. Now I got another issue : torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 5.38 GiB already allocated; 0 bytes free; 5.38 GiB reserved in total by PyTorch)...
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 132.00 MiB. GPU 0 has a total capacty of 23.64 GiB of which 67.06 MiB is free. Process 250345 has 662.00 MiB memory in use. Including non-PyTorch memory, this process has 22.90 GiB memory in use. Of the allocated memo...
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB (GPU 0; 11.00 GiB total capacity; 8.53 GiB already allocate; 我运行几次代码,调试不同的batch参数,发现最终GPU的11G的内存会一直不断增加,如果在你的epoch跑完之前,使用的GPU增加到超出最大范围将会出现报错,这种情况往往是代码的问题,因为模...