kontext lora finetuning OOM
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100
- Issue-Typ
- Bug
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Aktivitätsstatus
- Ruhig
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- machine-learning, performance
Rechercherichtung
Es wird keine Datei, kein Test und kein Einstiegspunkt genannt. Beginne damit, den Kontext-LoRA-Fine-Tuning-Workflow zu lokalisieren und den Out-of-Memory-Fehler auf einer H20 mit der gemeldeten Konfiguration zu reproduzieren. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn eine unterstützte Konfiguration oder eine bestätigte Abhilfe identifiziert wurde und dokumentiert ist, dass das Training ohne OOM abgeschlossen wird.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
在h20上，微调kontext lora出现oom，有方法可以解决吗
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 13.3k
- Forks
- 1.3k
- Ø Merge
- 1 T. 16 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 42
Entwicklungsumgebung
Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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