Вопрос или проблема
Ошибка OOM возникает, даже когда я использую квантование и контроль градиентов во время тонкой настройки.
Это мой блокнот для тонкой настройки на нескольких GPU. Он выдает ошибку памяти после 5 шагов обучения, я пробовал много вещей, но все равно не могу разобраться. Пожалуйста, помогите.
Ссылка: – https://www.kaggle.com/code/shaswatsingh69420/ddp-sft-trainer
Ответ или решение
Ошибка OOM (Out of Memory) при тонкой настройке модели может быть вызвана множеством причин, несмотря на использование методов квантования и градиентного чекпоинтинга. В вашем случае, когда ошибка возникает после пяти шагов обучения на многопроцессорной системе, это может указывать на несколько потенциальных проблем и решений. Давайте рассмотрим это более подробно.
1. Понимание проблемы OOM
Ошибка OOM возникает, когда модель или данные, обработка которых требует больше памяти, чем доступно на вашей системе. Это может произойти вне зависимости от применения оптимизаций, таких как квантование (уменьшение разрядности данных) и градиентный чекпоинтинг (уменьшение потребления памяти, сохраняя лишь часть промежуточных результатов).
2. Возможные причины
-
Большость размеров модели: Если ваша модель значительно большая, использование нескольких GPU может не всегда решать проблему, так как общая память может все равно не хватать.
-
Объем входных данных: Если объем входных данных для обучения велик, попробуйте уменьшить размер батча (batch size) или заменить его на более мелкие порции.
-
Неправильная конфигурация DDP: Проверьте, правильно ли настроен Distributed Data Parallel (DDP). Неправильная конфигурация приводит к неэффективному распределению нагрузки между GPU.
-
Проблемы с оптимизацией: Некоторые оптимизаторы требуют больше памяти по сравнению с другими. Использование менее ресурсоемких оптимизаторов, таких как AdamW или Ranger, может помочь снизить нагрузку на память.
-
Ошибки в коде: Проверьте, нет ли утечек памяти в коде. Например, объект, который можно освободить, не всегда удаляется из-за ссылки, что может приводить к накоплению нагрузки на память.
3. Рекомендации по решению
-
Уменьшите размер батча: Первым шагом к решению проблемы OOM является уменьшение размера батча, что может значительно снизить потребление памяти.
-
Проверка градиентного чекпоинтинга: Удостоверьтесь, что градиентный чекпоинтинг настроен правильно. Возможно, стоит использовать больше фиксируемых слоев. Это позволит сохранять больше промежуточных результатов.
-
Оптимизация модели: Используйте переменные с плавающей запятой меньшей разрядности (например, FP16), которые могут уменьшить использование памяти без значительной потери точности.
-
Мониторинг использования памяти: Используйте инструменты мониторинга, такие как
torch.cuda.memory_summary()в PyTorch, чтобы понять, где именно происходит утечка памяти. -
Распараллеливание: Если возможно, распараллелите задачу на большее количество GPU, чтобы уменьшить нагрузку на каждое устройство. Если ваши устройства имеют небольшую память, может быть разумно использовать более современное оборудование или облачные вычисления с более высоким объемом памяти.
Заключение
Вы столкнулись с распространенной, но сложной проблемой, связанной с использованием памяти при обучении сложных нейронных сетей. Важно тщательно проанализировать каждый этап процесса обучения и сделать необходимые изменения. Помните, что нет универсального решения, и для достижения наилучших результатов может понадобиться время на эксперименты с различными настройками. Следуя приведенным рекомендациям, вы сможете устранить ошибку OOM и успешно продолжить тонкую настройку вашей модели.