进一步优化代码:检查代码中是否有内存泄漏或不必要的内存占用。 增加硬件资源:如果可能,考虑升级到具有更多内存的 GPU。 总之,解决 torch.outofmemoryerror: cuda out of memory 错误需要综合考虑模型大小、批量大小、数据加载和预处理等多个因素。通过逐步尝试上述解决方案,你可以找到最适合你具体情况的方法。
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 解决办法:让其他显卡不可见,此时0号显卡为空余的1号显卡 importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='1' 模型保存GPU不同 使用cuda:0训练保存的模型,如果直接使用...
model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir,device_map=device,trust_remote_code=True,torch_dtype=torch.float16) 优化后: 三、总结 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...
这导致了`torch.OutOfMemoryError`。 以下是一些可能的解决方案: 1. **减小批量大小**:如果你的模型正在处理一个较大的数据批量,尝试减小批量大小,这样可以减少每次迭代所需的内存量。 2. **优化模型**:检查模型是否有不必要的大张量或者可以优化的地方,例如合并层、使用更高效的网络架构等。 3. **使用更多...
I am using pynote/whisper large model and trying to process data using spark UDF and getting following error. torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 172.00 MiB (GPU 0; 14.76 GiB total capacity; 6.07 GiB already allocated; 120.75 MiB free; 6.25 GiB reserved...
一、报错现象OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 128.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 4.33 GiB already allocated; 0 bytes free; 4.49 GiB reserved in total by PyTorch) If re…
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. 期望行为 | Expected Behavior 期望可以通过CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,...参数设置多张GPU卡, python3 -m qanything_kernel.qanything_server.sanic_api --host 0.0.0.0 --port 8777 --model_size 7B 可以正常运行 ...
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) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation....
???torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 188.55 GiB (GPU 0; 23.99 GiB total capacity; 17.93 GiB already allocated; 3.75 GiB free; 17.95 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragme...
I am running this code example from hugging face's TheBloke/zephyr-7B-beta-AWQ from vllm import LLM, SamplingParams import os os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "max_split_size_mb:512" prompts = [ "Tell me about AI", # "Write a stor...