CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1、TORCH_USE_CUDA_DSA
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
調査の方向性
まず bash run.sh finetune_moss.py で報告を再現し、finetune_moss.py の関連する実行パスを確認します。報告されている CUDA と PyTorch のセットアップの詳細を確認し、その後、CUDA のメモリ不足エラーについて、再現可能な原因と検証済みの解決策を記録します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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
- 主要言語
- Python
- スター
- 12.3k
- フォーク
- 1.1k
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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