Model is not being offloaded from VRAM
@DebopamParam ci sta già lavorando.
Dal 14/11/2024.
Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Il report identifica solo un Jupyter notebook, un ciclo sui file e la gestione della cache CUDA di torch; inizia riproducendo l’esecuzione ripetuta delle celle e verificando l’utilizzo della VRAM nelle varie iterazioni. Determina se il modello può essere rilasciato tra le esecuzioni di indicizzazione; il lavoro è completato quando si impedisce la crescita della VRAM segnalata oppure si documenta la limitazione.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
I am trying to run the model in Jupyter notebook.
- In the above iteration I haven't initialized the model.
2. Now I run the cell the model is loaded and it is showing 6GB of vram occupied right.
3. Now when I run the cell again the vram usage is doubled.
4. In the consequent runs the model is not occupying more than 12GB but what's interesting thing I have observed is when I am running that inside a loop for suppose I want to create an Index for each file I have, I don't have any other option than do this but this is causing the model to give me vram issues. How do I remove them from vram, I tried torch cuda cache free, tried to delete the variable none isn't working for me. Can you please help or is there something I am doing wrongly ?
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 851
- Fork
- 91
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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