kontext lora finetuning OOM
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
Personne n'a encore pris cette issue.
Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 35/100
- Type d'issue
- Bug
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- Calme
- Stack technique
- python
- Domaine
- machine-learning, performance
Piste de recherche
Aucun fichier, test ou point d’entrée n’est indiqué. Commencez par localiser le workflow de fine-tuning de Kontext LoRA et reproduire l’échec de manque de mémoire sur une H20 avec la configuration signalée. Le travail est considéré comme terminé lorsqu’une configuration prise en charge ou une mesure d’atténuation confirmée a été identifiée, et qu’il est documenté que l’entraînement se termine sans OOM.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
在h20上，微调kontext lora出现oom，有方法可以解决吗
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 13.3k
- Forks
- 1.3k
- Merge moyen
- 1 j 16 h
- PR mergées (30 j)
- 42
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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