应对显存不足的解决方案
针对普通电脑显存不足的问题，可通过以下三种技术方案解决：
- QLoRA量化方案：采用4位精度训练，将7B模型显存需求降至6GB。修改settings.json中的load_in_4bit参数为True
- 分布式训练方案：使用多张消费级显卡协同工作，通过DeepSpeed的ZeRO-2优化器实现显存共享。安装命令：
uv pip install deepspeed - 云服务替代方案：推荐使用AutoDL或Kaggle的免费GPU资源，注意选择配备T4(16GB)及以上显卡的实例
对于8GB显存的电脑，可额外采取：1) 调低batch_size至2；2) 启用gradient_checkpointing；3) 使用CPU卸载技术。具体需在train_sft.py中添加--gradient_checkpointing --offload_param=cpuparâmetros
Essa resposta foi extraída do artigoWeClone: treinamento de doppelgangers digitais com registros de bate-papo e vozes do WeChatO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何解决普通电脑显存不足导致无法运行WeClone的问题？
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