我正在尝试使用 meta-llama/llama-2-7b-hf 模型并在我的场所本地运行它,但会话在此过程中崩溃了。
我正在尝试使用 meta-llama/llama-2-7b-hf 模型并在我的场所本地运行它。为此,我使用 google colab 并从 hugging face 获取了访问密钥。我正在利用他们的变压器库来完成必要的任务。最初,我在 google colab 上使用 t4 gpu 运行时堆栈,它提供 12.7 gb 系统 ram、15.0 gb gpu ram 和 78.2 gb 磁盘空间。尽管有这些资源,我的会话还是崩溃了,并且遇到了以下错误:
随后,我切换到 tpu v2 运行时堆栈,它提供 334.6 gb 的系统 ram 和 225.3 gb 的磁盘空间,但问题仍然存在。
这是我的代码:
!pip install transformers !pip install --upgrade transformers from huggingface_hub import login login(token='Access Token From Hugging Face') import pandas as pd from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer from torch.utils.data import Dataset # Load pre-trained Meta-Llama-3.1-8B model model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
登录后复制
以上就是为什么我的 Google Colab 会话在运行 Llama 模型时崩溃?的详细内容,更多请关注叮当号网其它相关文章!
文章来自互联网,只做分享使用。发布者:张大嘴,转转请注明出处:https://www.dingdanghao.com/article/717726.html