kontext lora finetuning OOM
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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
- 35/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- python
調査の方向性
ファイル、テスト、エントリーポイントは指定されていません。まず Kontext LoRA の fine-tuning ワークフローを特定し、報告された構成で H20 上の out-of-memory 失敗を再現してください。対応済みとみなされるのは、サポートされる構成または確認済みの軽減策を特定し、トレーニングが OOM なしで完了することを文書化できた場合です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
在h20上,微调kontext lora出现oom,有方法可以解决吗
- 主要言語
- Python
- スター
- 13.2k
- フォーク
- 1.3k
- 平均マージ
- 12時間 52分
- マージ済み PR(30日)
- 20
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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メンテナーはふだん 1 日以内に返信
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