RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI

Training is freezing the computer when training for more than 20 epochs.

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#1,711 opened on 2024年1月14日

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AMD/Intelhelp wanted

説明

Are there any options I can add to the invoking command to limit the VRAM usage. Like the way Automatic1111 for Stable Diffusion has --lowvram option.

Because when I'm trying to train a model for more than 20 epochs, it is freezing the entire computer. I have RX 6500 XT with 4GB, Main RAM is 16GB.

コントリビューターガイド

技術スタック
pythonpytorch
領域
machine learningperformance
Issue 種別
feature
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
4
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
3-5 days
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
stale
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
mostly clear
前提条件
PythonPyTorchmemory managementCUDA programming
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
25
調査方針
The issue requests a lowvram option to limit VRAM usage during training, similar to Automatic1111's option. To implement, investigate the training script (likely in `train.py` or `infer.py`) to identify where model and data batches are loaded. Consider adding a command line argument using argparse that enables memory saving techniques like gradient checkpointing, mixed precision, or reducing batch size dynamically. Check the repository's existing argument parsing for guidance.
Training is freezing the computer when training for more than 20 epochs. · RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI#1711 | Good First Issue