新注册了Modelscope的测试环境，主要目的是体验新发布的Qwen2模型，结果遇到了一堆问题:
1) Cuda out of memory的错误经常出现
粘贴GPT的回复如下:
模型大小和显存占用：
虽然模型文件大小为 16GB，但加载到显存中会有额外开销，例如中间激活值、优化器状态等。当前显存占用已经达到了 20.7GB（大部分是从大池分配），接近 24GB 显存的上限。
显存碎片化：
非可释放内存（约 174.5 MiB）表明显存可能存在碎片化问题，导致无法分配连续的大块内存。
分配和释放频率：
总分配量和总释放量很高，表明显存分配和释放操作频繁。这可能导致内存碎片化和管理开销增加。
尝试执行了torch.cuda.empty_cache()也不管用，重启kernel也不管用，
只能关掉NoteBook实例重新加载，但是错误依然会出现。
2） 评测了一下文本生成视频的模型，发现语义理解能力相当差，只有例子中带的熊猫吃竹子的视频
基本靠谱，换成其他输入，例如:两只鸭子正在小池塘里安静的游动，生成的视频完全不着边际。。。
3) 司南评测里随便选了几个模型进行对比评测，发现code能力和GPT差的不是一星半点，最后只好放弃。
