老师你好ModelScope测试的话最好是什么配置啊？我刚测了下，单卡显存占用在 31G 左右，起码

ModelScope测试时需要的配置取决于所使用的模型和数据集的大小、复杂度、精度等因素。一般来说，对于较大的模型和数据集，需要更高的计算和存储资源来支持测试和评估。
对于显存占用较高的模型，比如需要 31G 左右显存的模型，建议使用至少一块NVIDIA V100或类似规格的显卡进行测试。如果只能使用较低规格的显卡，可以考虑调整batch size或其他模型参数，以减小显存占用量。
此外，还需要注意模型和数据集的加载和预处理时间，以及测试和评估结果的准确性和稳定性。可以使用多种指标和评估方法，比如精度、召回率、F1得分等，来评估模型的性能和稳定性。

回答1：从脚本上看是支持多卡数据并行的，这个batchsize太大了。您好，我这里测试 batch_size 设置为 1 时显存占用只需要 5G 左右，您可以通过调小 batch_size 跑起来， 具体是 --per_device_train_batch_size 180 这个参数，我预计减半应该 ok，就是 90，如果不行可以再调小试试 回答2：可以在配置中把gradient accumulation step调大。这样小batch就是慢一些，效果和大batch应该是可比的，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”