阿里函数计算中这个问题怎么解决？

这个错误提示表明你的GPU内存不足，无法完成分配请求。这通常发生在处理大数据集或执行复杂计算时。以下是一些可能的解决方案：

1. 减小模型大小：尝试使用较小的模型，以减少GPU内存需求。

2. 调整batch size：减小每次训练的样本数量，以减少GPU内存需求。

3. 清理GPU内存：在执行PyTorch程序之前，确保其他占用GPU内存的程序已关闭。你也可以使用torch.cuda.empty_cache()来清理未被使用的缓存。

4. 使用多块GPU：如果你的机器有多块GPU，可以尝试将模型分配到多块GPU上运行，以减少单个GPU的负担。

5. 调整CUDA内存配置：你可以尝试调整PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量，例如设置max_split_size_mb以避免内存碎片化。具体设置方式可以参考PyTorch的官方文档。

6. 升级硬件：如果上述方法都无法解决问题，你可能需要升级你的硬件，例如增加更多的GPU内存。

当遇到这个问题时，可以尝试一下这些建议，按代码更改的顺序递增：

• 减少“batch_size”

• 降低精度

• 按照错误说的做

• 清除缓存

• 修改模型/训练

详细请参考——如何解决“RuntimeError: CUDA Out of memory”问题