ollama Segmentation fault
时间: 2025-02-05 21:05:27 浏览: 364
### 解决 LLaMA-Factory 微调 ChatGLM3 出现的 Segmentation Fault
当遇到 `Segmentation fault (core dumped)` 错误时,这通常意味着程序尝试访问未分配给它的内存区域。对于 LLaMA-Factory 微调过程中出现此类错误的情况,可以采取以下措施来诊断并解决问题。
#### 1. 检查环境配置
确保所有依赖项均为最新版本,并且兼容当前使用的硬件架构。特别是 CUDA 和 cuDNN 版本应与 PyTorch 或 TensorFlow 的安装相匹配[^1]。
#### 2. 使用调试工具分析崩溃原因
尽管受限环境中可能无法部署大型调试器如 GDB,在开发机器上运行相同代码可以帮助识别具体哪一部分引发了异常。如果可行的话,可以在本地设置相似环境下重现问题以便更好地利用完整的调试资源[^2]。
#### 3. 启用核心转储文件生成
允许操作系统创建 core dump 文件有助于后续深入调查根本原因。可以通过调整 shell 中的相关参数实现这一点:
```bash
ulimit -c unlimited
```
之后再次触发错误后会留下一个名为 "core" 或者带有进程 ID 的二进制映像文件用于进一步分析。
#### 4. 修改模型或数据集预处理逻辑
有时特定输入可能导致不稳定行为;因此建议审查训练样本是否存在极端情况(例如过长序列),并对这些情况进行适当截断或其他形式的数据清洗操作以提高稳定性。
#### 5. 调整超参数设定
降低批量大小(batch size),减少 GPU 上加载的数据量也可能缓解此现象。此外还可以考虑增加梯度累积步数作为替代方案之一,从而保持有效批次规模不变的同时减轻单次前向/反向传播过程中的计算负担。
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