运行QWen2-1.5b模型时报错“RuntimeError: cutlassF: no kernel found to launch!”

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运行QWen2-1.5b模型时报错“RuntimeError: cutlassF: no kernel found to launch!”

#问题：成功加载QWen2-1.5b模型，但是推理时
“model.generate(
model_inputs.input_ids,
top_p=self.top_p,
max_new_tokens=512
)时”，报错“RuntimeError: cutlassF: no kernel found to launch!”
在这里插入图片描述

解决方法：

在代码运行的开头加入以下代码即可
import torch
torch.backends.cuda.enable_mem_efficient_sdp(False)
torch.backends.cuda.enable_flash_sdp(False)

参考链接：
https://blog.youkuaiyun.com/zc1226/article/details/140213258
https://stackoverflow.com/questions/77803696/runtimeerror-cutlassf-no-kernel-found-to-launch-when-running-huggingface-tran

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FP32: 1.5B * 4 bytes = 6 GB（仅模型参数），加上优化器状态和梯度，显存需求会更大。 - FP16: 1.5B * 2 bytes = 3 GB（模型参数），但优化器状态（如使用Adam）需要2*1.5B*4=12GB（每个参数需要两个状态，每个状态4字节？实际上，对于混合精度训练，优化器状态通常以FP32存储，所以每个参数需要4字节*2（动量和方差）？）。 因此，使用FSDP可以分片这些状态，使得每个GPU只保存部分状态，从而降低显存需求。 ### 4. 示例代码 以下是一个使用FSDP训练qwen2-1.5B的示例代码片段： ```python from transformers import Trainer, TrainingArguments, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer # 加载模型和分词器 model_name = "qwen/qwen2-1.5B" # 根据实际模型名称调整 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) # 配置训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=4, # 根据显存调整 gradient_accumulation_steps=4, # 梯度累积步骤 learning_rate=2e-5, num_train_epochs=3, fp16=True, # 使用FP16混合精度 gradient_checkpointing=True, # 梯度检查点 fsdp=["full_shard", "offload"], # 使用FSDP，并开启offload（如果需要将优化器和梯度状态卸载到CPU） fsdp_config={ "min_num_params": 1e8, # 最小参数数量阈值，大于此值才用FSDP包装。这里设为1亿，我们的模型1.5B>1e8，所以会使用 "xla": False, # 是否为XLA设备（TPU） "backward_prefetch": "backward_pre", # 预取策略，可选 "forward_prefetch": False, "limit_all_gathers": True, }, # 其他参数... ) # 定义Trainer trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, # 替换为实际训练数据集 # 其他参数... ) # 开始训练 trainer.train() ``` ### 注意事项 - **显存估算**：使用FSDP后，显存需求会大大降低。例如，使用`full_shard`和`offload`，可以将大部分状态卸载到CPU，从而在有限的GPU上训练大模型。但需要注意，卸载到CPU可能会增加CPU-GPU通信开销，降低训练速度。 - **批大小调整**：根据实际显存调整`per_device_train_batch_size`和`gradient_accumulation_steps`。 - **量化**：如果显存仍然不足，可以考虑在加载模型时使用量化（例如4位或8位量化）。但Transformers的`from_pretrained`目前支持`bitsandbytes`的8位和4位量化，但注意量化后的模型可能无法直接用于FSDP。需要查看FSDP是否支持量化模型的分片。 替代方案：使用QLoRA（在LoRA上做4位量化）并配合FSDP？目前可能需要自定义，因为QLoRA通常使用Peft库，而Peft库与FSDP的集成可能需要额外处理。 ### 引用说明 根据引用[3]，结合FSDP和INT4量化可以显著减少显存占用。因此，如果显存仍然紧张，可以尝试在模型加载时使用4位量化： ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto", load_in_4bit=True) ``` 但注意，这样加载的模型是量化的，并且使用`device_map`进行分发。然而，Transformers Trainer目前可能还不完全支持这种量化模型的训练（尤其是结合FSDP）。因此，建议先尝试仅用FSDP，如果显存不足再考虑量化。 ### 总结 使用Transformers Trainer的FSDP支持，通过配置`TrainingArguments`中的`fsdp`参数，可以相对容易地实现FSDP训练。同时，利用梯度检查点和混合精度训练可以进一步减少显存占用。 §§相关问题§§ 1. 如何在FSDP训练中结合量化技术（如INT4）？ 2. 使用FSDP训练时，如何调整批大小和梯度累积步数以优化训练速度？ 3. 在多节点训练中如何配置FSDP？ </think> ### 基于Transformers Trainer实现FSDP训练qwen2-1.5B的方法 #### 关键概念 **FSDP（Fully Sharded Data Parallel）** 通过**模型状态分片**和**梯度聚合优化**解决大模型训练显存问题： - 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`gradient_accumulation_steps=8`：模拟batch_size=32 - `gradient_checkpointing=True`：用计算时间换显存（降低30%显存） 3. **硬件配置建议** | 设备规格 | 推荐配置 | |------------------|--------------------------| | 4×RTX 3090(24GB) | FSDP+INT4+梯度检查点 | | 2×A100(80GB) | FSDP+FP16 | #### 常见问题排查 1. **通信瓶颈** - 设置`limit_all_gathers=True`减少通信阻塞 - 使用InfiniBand/RoCE高速网络 2. **OOM解决方案** ```python training_args.fsdp_config["offload_params"] = True # 参数卸载到CPU training_args.fp16 = False # 禁用FP16改用BF16（若硬件支持） ``` 3. **收敛性问题** - 增大`gradient_accumulation_steps`保持有效batch_size - 使用`adamw_8bit`优化器降低精度损失 > **注意**：qwen2-1.5B的实际显存占用受`max_seq_length`影响显著，建议初始设置为512逐步增加[^2]。
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