lm训练多gpu大数据量时报错Memory error
环境:linux, 机器Mem大小显示为216G
使用代码:egs/aishell2/transformerLM/run.sh
报错:1个gpu可正常训练,4个gpu则会报Memory error,训练停止
请问modelscope-funasr 最多可以用多大的数据量进行训练呢?
ModelScope-FunASR可以处理非常大的数据集,但是具体能够处理的数据量取决于多个因素,包括ModelScope-FunASR可以处理非常大的数据集,但是具体能够处理的数据量取决于多个因素,包括模型的大小、训练数据的质量和数量、硬件设备的性能等等。
对于您遇到的问题,Memory error通常是由于GPU内存不足导致的。在训练过程中,每个GPU都需要分配一定的内存来存储模型参数、输入数据和中间计算结果等。当使用多个GPU进行训练时,需要确保所有GPU的内存总量足够大以容纳整个模型和数据。
您可以尝试以下方法来解决Memory error问题:
减小batch size:将batch size从默认值降低可以减少每个GPU所需的内存量。但是需要注意的是,减小batch size可能会影响模型的训练效果和收敛速度。
使用更大的GPU:如果您的机器支持更大容量的GPU,可以考虑更换更大容量的GPU来增加可用内存。
使用梯度累积:通过将多个小批次的梯度累积起来再进行更新,可以减少每个GPU所需的内存量。但是需要注意的是,梯度累积可能会增加训练时间。
使用分布式训练:通过将训练任务分发到多个机器上进行并行计算,可以有效地解决Memory error问题。但是需要注意的是,分布式训练需要额外的配置和管理成本。
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