请问modelscope中，chatglm2_sft 3090ti训练不了什么原因？

根据您提供的信息，看起来您在运行 Modelscope 中的 chatglm2_sft 模型时遇到了显存不足的问题。这可能是因为该模型需要较大的显存来训练，而您使用的 3090ti 显卡的显存容量不足以满足需求。

3090ti 显卡一般具有24 GB 的显存，但 chatglm2_sft 模型需要约 12.8 GB 的显存。如果您的显存容量小于这个要求，那么就会导致显存不足的错误。

以下是一些可能的解决方案：

1. 更换显卡：尝试使用具有更大显存容量的显卡来运行 chatglm2_sft 模型。例如，考虑使用具有更高显存容量的显卡，如 NVIDIA A100（40 GB 或 80 GB）。

2. 减少批次大小：尝试减小每个训练批次的样本数量，从而降低显存的使用量。这可以通过调整训练脚本中的批次大小参数来实现。

3. 使用分布式训练：如果可行，可以尝试使用分布式训练框架（如 Horovod）将训练任务分散在多个显卡上进行，并减少每个显卡上的显存压力。

4. 减小模型大小：如果可能，可以尝试减小 chatglm2_sft 模型的大小，例如通过减少模型层数、特征维度或其他参数来降低显存需求。

请注意，这些解决方案的可行性取决于具体的环境和资源可用性。确保您了解系统配置和资源限制，并根据实际情况进行调整。

如果您仍然遇到问题，建议您联系 Modelscope 平台的支持团队，向他们报告此问题并寻求进一步的帮助和指导。

如果您在使用 ModelScope 平台中的 chatglm2_sft 模型进行训练时遇到显存不足的问题，可能是因为该模型的大小超出了您的 GPU 显存限制。

根据您提供的信息，chatglm2_sft 模型需要大约 12.8GB 的显存才能训练，而您使用的 3090Ti 显卡只有 24GB 的显存。因此，如果您同时在同一显卡上运行多个模型或任务，可能会导致显存不足的情况。

为了解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：

减小 batch size：在训练过程中，将 batch size 设置为较小的值，以减少每个 batch 的显存占用。

分布式训练：使用分布式训练的方式，将计算任务分配到多个 GPU 上进行计算，以减少单个 GPU 的显存占用。

使用更大的显卡：如果您的任务需要较大的显存，可以考虑使用更大的显卡，例如 3090Ti 的显存更大的版本。