Lösungen zur Optimierung des Grafikspeichers
Folgende Maßnahmen können ergriffen werden, um das Problem des unzureichenden expliziten Speichers für das Modelltraining zu lösen:
- Datenstapelbatch_size verringern (empfohlen wird, mit 2 zu beginnen)
- Genauigkeit beim MischenTorch.bfloat16 verwenden, um den Videospeicherverbrauch zu reduzieren
- GradientenakkumulationAkkumulation von Gradienten durch mehrfache Vorwärtsausbreitung
- Modellbereinigung::
- Versuchen Sie eine kleinere Version von Janus-4o
- Entfernen Sie unnötige Modellkomponenten
- alternativ::
- Kostenlose GPU-Ressourcen mit Google Colab
- Erwägen Sie Strategien für Modellparallelität oder Datenparallelität
Hinweis: Verwenden Sie torch.cuda.empty_cache() regelmäßig, um den Cache zu leeren und die Nutzung des Grafikspeichers zu überwachen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelShareGPT-4o-Image: ein quelloffener Datensatz zur multimodalen BilderzeugungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem des unzureichenden Gedächtnisses beim Training multimodaler Modelle vermeiden?
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