2.7B的gpt3，我在notebook里跑inference，报gpu显存不够，怎么办？

减少批量大小（Batch Size）：
减小批量大小可以减少每次推理过程中GPU的显存使用量。虽然这会导致推理速度降低，但能够有效降低显存需求。

使用混合精度（Mixed Precision）：
使用混合精度进行推理可以减少显存使用。这通常涉及到float32和float16数据类型的结合使用，而不是仅使用float32。

模型裁剪（Model Pruning）：
在不过分影响性能的情况下，通过裁剪掉模型中的一些参数（通常是权重较小的参数）来减小模型的大小。

检查并关闭其他GPU应用：
确保在运行模型之前关闭或减少其他GPU密集型应用程序的使用。

如果你的GPU显存不够，你可以尝试以下几种方法：

• 减小batch size：你可以尝试减小输入的batch size，这样可以减少显存的使用。你可以尝试不同的batch size，找到一个最适合你的batch size。

• 减小模型大小：GPT-3是一个非常大的模型，如果你的显存不够，你可以尝试使用一个更小的模型，例如GPT-2或者BERT等。