llamafactory 显存不足
时间: 2025-03-05 15:44:52 浏览: 298
### 解决llamafactory显存不足的方法
当遇到CUDA Out of Memory错误时,表明GPU显存不足以支持当前模型和数据集的规模[^1]。对于使用`llamafactory`工具进行训练的情况,可以采取多种策略来缓解这个问题。
#### 减少批处理大小
降低每次迭代中使用的样本数量能够有效减少内存占用。虽然这可能会稍微影响收敛速度,但在资源有限的情况下是一个可行的选择。
#### 使用混合精度训练
通过采用FP16(半精度浮点数)而非默认的FP32来进行计算,可以在几乎不影响性能的前提下显著节省约一半的显存量。大多数现代框架都提供了简单的API接口用于开启此功能。
```python
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast
scaler = GradScaler()
with autocast():
output = model(input)
loss.backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
```
#### 启动多张显卡并分配任务
如果有多块可用的NVIDIA GPU,则可以通过设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`指定要使用的设备编号,并合理划分工作负载到不同的硬件上以提高整体效率[^2]。
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
```
#### 应用量化技术微调模型
利用低秩适应(LoRA)等方法对预训练好的大型语言模型实施参数高效的调整方式,在保持良好效果的同时大幅削减所需存储空间的需求[^3]。
#### 预加载本地已有模型权重文件
提前准备好所需的模型参数文件可避免在线获取过程中可能出现的时间消耗以及潜在失败风险,从而加快准备阶段的速度并确保稳定性[^4]。
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