CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1、TORCH_USE_CUDA_DSA
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 20/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Empieza reproduciendo el informe con bash run.sh finetune_moss.py y lee la ruta de ejecución relevante en finetune_moss.py. Comprueba los detalles indicados de la configuración de CUDA y PyTorch y, a continuación, documenta una causa reproducible y una resolución verificada para el error de falta de memoria de CUDA.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
bash run.sh finetune_moss.py
出现异常
RuntimeError: CUDA error: out of memory
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions.
cuda pytorch版本： 各种都测试了，报错就是不变
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 12.3k
- Forks
- 1.1k
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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