ModelScope中，模型合并的时候报了这个错误，这个是gpu显存不够么？

当您在 ModelScope 中合并模型时遇到“显存不足”错误时，这通常是由于您的 GPU 显卡内存不足以执行所需的运算任务所致。
为了解决这个问题，您可以尝试以下几种解决方案：

1. 增加可用显卡的数量：如果您的计算机配备了多个 GPU 卡片，您可以尝试启用更多的 GPU 卡片来分担运算任务，从而减少单个 GPU 的负担。
2. 减少显存占用：检查当前运行的任务和其他应用程序是否占用了大量显存。如果有，您可以关闭不必要的任务和应用程序，以释放更多的显存供模型合并任务使用。
3. 扩展显存容量：如果您的 GPU 支持扩展显存容量（例如通过外接显存模块），您可以考虑增加显存容量以满足运算需求。
4. 使用更低配置的模型：如果您在合并两个大型模型时遇到了显存不足的问题，您可以考虑使用较低配置的模型替代其中一个较大的模型，以便降低整体运算量和显存占用率。
   请注意，在尝试以上方案之前，请确保您的计算机硬件设备已正确连接且兼容，以免发生故障。

这个错误可能是由于GPU显存不足导致的。你可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 减小批量大小（batch size）：这将减少每次训练迭代中模型需要处理的数据量，从而降低显存需求。

2. 使用梯度累积（gradient accumulation）：这意味着在多个小批量（mini-batch）上累积梯度，然后一次性更新模型参数。这可以减少显存需求，但可能会增加训练时间。

3. 使用混合精度训练（mixed precision training）：这是一种优化技术，可以在不牺牲性能的情况下减少显存需求。它通过在训练过程中同时使用不同精度的张量（如float16和float32）来实现。

4. 如果可能的话，尝试使用具有更多显存的GPU。

5. 检查代码中是否存在内存泄漏或其他可能导致显存耗尽的问题。

大概28G——此回答整理自钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①