ModelScope中，请教怎样清除显存？

在 ModelScope 中，可以按照以下步骤清除 CUDA 显存：

1. 关闭所有占用显存的进程。在终端窗口中输入以下命令：

   bash

   nvidia-smi

   这将会列出当前运行的所有进程及其占用的显存情况。找到占用显存最大的进程，记下其 ID (PID)。

2. 使用 kill 命令关闭该进程，输入以下命令：

   css

   kill -9 PID

这里 PID 是刚才记录下的进程 ID。

1. 清除所有显存中的数据，输入以下命令：

   python

   nvidia-smi --reset-gpu=all

   这将会清理所有显卡上的 CUDA 内存。

在PyTorch中，你可以使用torch.cuda.empty_cache()函数来清空缓存，从而释放GPU内存。这个函数会清理所有未被PyTorch管理的CUDA缓存，包括未使用的张量、优化器等。

以下是一个简单的例子：

import torch

# 假设你已经使用了一些GPU资源
a = torch.randn(1000, 1000).cuda()
b = torch.randn(1000, 1000).cuda()

# 做一些操作...

# 清空缓存
torch.cuda.empty_cache()

请注意，这个方法并不能保证一定能释放所有的GPU内存，因为有些内存可能被其他进程或者库占用。如果你经常遇到GPU内存不足的问题，你可能需要考虑其他的解决方案，比如增加GPU内存、优化模型结构、使用更小的批次大小等。

你的模型大小在运行时超过显存上限，建议选择小一点的模型进行操作——此回答整理自钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①