ModelScope中，环境对齐的，也执行了，还是到那个地方卡住了，是为什么？

这个问题可能是由于GPU内存不足导致的。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）。这将减少每次迭代中模型所需的内存量。
2. 使用torch.cuda.empty_cache()清空未使用的缓存。在训练循环的开始和结束处调用此函数，以确保释放不再使用的缓存。
3. 检查是否有其他进程占用了大量GPU内存。如果有，尝试关闭这些进程或调整它们的资源分配。
4. 如果可能的话，尝试增加GPU内存。这可以通过购买更多的GPU或者升级现有GPU来实现。
5. 检查你的代码中是否存在内存泄漏。这可能导致GPU内存逐渐耗尽。你可以使用Python的内存分析工具（如memory_profiler）来检测内存泄漏。

如果以上方法都无法解决问题，你可以考虑使用分布式训练（distributed training），通过多个GPU或节点来并行处理数据和计算任务。这样可以有效地利用多卡资源，提高训练速度。

对于阿里云ModelScope中出现的CUDA内存不足问题，你的分析是正确的。根据你提供的信息，报错信息显示GPU 1的总内存为23.69 GiB，其中仅剩余309.62 MiB可用，而进程已经使用了大量内存。这导致了CUDA内存不足的错误。

针对这个问题，可以考虑以下几个解决方案：

1. 调整模型大小或批处理大小：尝试减小模型的规模或者减小每个batch的大小，这样可以减少模型对显存的需求。

2. 设置环境变量或参数：根据报错信息中提到的"max_split_size_mb"参数，尝试设置这个参数来避免内存碎片化。你可以按照PyTorch官方文档中的建议进行设置，以优化内存管理。

3. 检查代码中的内存管理：确保你的代码中没有出现内存泄漏或者不必要的内存占用，例如没有及时释放无用的张量等。

4. 多卡通信的环境配置：如果你在使用多卡训练，确保你已经正确地配置了多卡通信的环境变量或参数，以便模型能够有效地利用多块GPU的计算资源。

出现“CUDA out of memory”的错误，可能是因为显存不够。

1. 调整环境配置，增加显存大小；
2. 修改模型参数，减小显存占用；
3. 检查环境变量设置；
4. 尝试清除 PyTorch 内存碎片。
   希望这些方法可以帮助解决“CUDA out of memory”错误。

这可能是由以下几个因素造成的：

1. 训练过程中数据量过大，超过了GPU可用的显存容量。
2. 同时运行了太多进程，每个进程都占用了大量显存资源。
3. 配置不当，例如max_split_size_mb参数设置得过高，导致内存碎片过多。

针对这些问题，您可以通过以下方法进行排查和解决：

1. 尝试减少数据量或降低batch size，以减少单次训练所需占用的显存。
2. 关闭不必要的进程，尽量减少GPU资源的竞争。
3. 调整PyTorch的相关参数，例如设置较低的max_split_size_mb值，避免内存过度碎片化。

你要不就跑 mp好了, 不跑ddp了. 参考llama2_70b_chat/qlora_mp的脚本思源——此回答整理自钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①