请问modelscope-funasr 最多可以用多大的数据量进行训练呢？

ModelScope-FunASR可以处理非常大的数据集，但是具体能够处理的数据量取决于多个因素，包括ModelScope-FunASR可以处理非常大的数据集，但是具体能够处理的数据量取决于多个因素，包括模型的大小、训练数据的质量和数量、硬件设备的性能等等。

对于您遇到的问题，Memory error通常是由于GPU内存不足导致的。在训练过程中，每个GPU都需要分配一定的内存来存储模型参数、输入数据和中间计算结果等。当使用多个GPU进行训练时，需要确保所有GPU的内存总量足够大以容纳整个模型和数据。

您可以尝试以下方法来解决Memory error问题：

1. 减小batch size：将batch size从默认值降低可以减少每个GPU所需的内存量。但是需要注意的是，减小batch size可能会影响模型的训练效果和收敛速度。

2. 使用更大的GPU：如果您的机器支持更大容量的GPU，可以考虑更换更大容量的GPU来增加可用内存。

3. 使用梯度累积：通过将多个小批次的梯度累积起来再进行更新，可以减少每个GPU所需的内存量。但是需要注意的是，梯度累积可能会增加训练时间。

4. 使用分布式训练：通过将训练任务分发到多个机器上进行并行计算，可以有效地解决Memory error问题。但是需要注意的是，分布式训练需要额外的配置和管理成本。

数据量没有限制，可以看下是哪个阶段报错。此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”