函数计算FC尝试跑 SDXL，直接报错了，目前函数计算是不是不支持 SDXL？
函数计算FC尝试跑 SDXL，直接报错了，目前函数计算是不是不支持 SDXL？torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 390.00 MiB (GPU 0; 22.05 GiB total capacity; 21.33 GiB already allocated; 53.12 MiB free; 21.70 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
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北京阿里云ACE会长函数计算（FC）本身并不直接支持 Synthetic Data XL (SDXL)。SDXL 是一种基于 PyTorch 的 Synthetic Data 扩展，它利用多个 GPU 和分布式计算资源来加速 Synthetic Data 的生成和训练过程。然而，函数计算的资源限制和运行环境的特性可能不适合直接运行 SDXL。
在您提供的错误信息中，报错信息为 "torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory"，表示在运行过程中 CUDA 内存不足。这是因为函数计算实例的资源限制，包括 GPU 内存的容量限制，无法满足 SDXL 所需的大规模模型训练和数据生成。
如果您希望在函数计算中利用 Synthetic Data 进行模型训练，可以考虑以下替代方案：
数据集缩减：减小输入数据集的规模，以减少内存占用。可以使用更小的图像尺寸、采样更少的数据样本等方式来降低内存需求。
单 GPU 训练：在函数计算实例上使用单个 GPU 进行训练，以适应较小的资源限制。可以调整模型大小、批处理大小和训练参数等，以确保在单个 GPU 上能够顺利运行。
分布式训练：如果您的任务要求更高的计算资源，可以考虑使用其他云平台的资源（如云服务器、容器服务等）进行分布式训练。这样可以充分利用多个 GPU 和计算节点来完成大规模 Synthetic Data 训练。
优化模型和算法：优化模型结构和算法，以减少模型对内存的需求。例如，减少模型的层数、参数量或使用更轻量级的模型架构。
2023-08-17 19:30:49赞同 展开评论 打赏 -
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