kontext lora finetuning OOM
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評估
- 難度
- 4/5
- 預估耗時
- 3-5 天
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 類型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要釐清
- 活躍度
- 冷清
- 技術堆疊
- python
研究方向
未指定檔案、測試或進入點。首先定位 Kontext LoRA 微調工作流程，並使用回報的設定在 H20 上重現記憶體不足錯誤。完成的標準是找出受支援的設定或已確認的緩解措施，並記錄訓練能在不發生 OOM 的情況下完成。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
在h20上，微调kontext lora出现oom，有方法可以解决吗
- 主要語言
- Python
- 星號
- 13.2k
- 分支
- 1.3k
- 平均合併
- 12 小時 52 分鐘
- 30 天內合併 PR
- 20
環境準備
這個專案沒有提供開發容器、Dockerfile 或貢獻指南，環境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步驟見我們的新手貢獻指南。
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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