BERT内存溢出，自己设备跑步了？使用Google免费GPU

最新推荐文章于 2025-08-23 18:42:49 发布
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Colab笔记本存储在Google云端硬盘上，可以在 Google 云端硬盘里直接编写 Jupyter Notebook，但它在另一台虚拟机上运行。

1、Google 云端硬盘 https://drive.google.com/drive/my-drive注册账号登录。（上网可参考：https://blog.youkuaiyun.com/lzbmc/article/details/90105958）

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解决GPU内存溢出问题的方法
StyVue的博客
09-20 1211
当使用GPU进行卷积神经网络（CNN）类模型的训练时，有时会遇到内存溢出的错误。这种错误通常发生在模型较大、批量大小较大或者GPU内存较小的情况下。下面我将介绍几种解决GPU内存溢出问题的方法。通过采取上述方法之一或者结合多种方法，可以有效地解决GPU内存溢出的问题。每种方法的适用性取决于具体情况，可以根据实际需求选择最合适的方法。
自然语言处理之语法解析：BERT：命名实体识别与BERT
zhubeibei168的博客
10-24 951
BERT模型通过其双向的Transformer Encoder架构和创新的预训练任务，能够学习到高质量的文本表示，从而在各种自然语言处理任务中表现出色。预训练阶段的学习使得BERT能够理解词汇在上下文中的含义，而微调阶段则允许模型针对特定任务进行优化，如命名实体识别、情感分析等。通过上述代码示例，我们可以看到如何利用BERT进行命名实体识别，这为自然语言处理的研究和应用提供了强大的工具。
tenorflow gpu内存溢出
weixin_41396062的博客
03-13 304
ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[10,64,90,160] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [Op:Conv2D] 可以减少batch size来减少gpu内存占用 ...
用GPU跑深度学习的时候显存溢出 RuntimeError: CUDA out of memory
hxhabcd123的博客
10-29 3258
本文记录跑深度学习时显存溢出的情况
深入解析CUDA内存溢出： OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 3.21 GiB (GPU 0； 8.00 GiB tota
猫头虎技术团队：授渔优于赠鱼，兴趣引领智慧，探索之乐尤显珍贵。商务合作+：Libin9iOak ，万粉变现+：优快云WF，猫头虎承诺每年免费为100名C站创作者做账号流量诊断服务！全网搜：猫头虎技术团队，点击文章底部名片或直接私信我一切皆可谈，快找虎哥！
03-01 7962
在深度学习项目中，CUDA内存溢出（）是一个常见的难题，尤其在使用PyTorch框架进行大规模数据处理时。本文详细讨论了CUDA内存溢出的原因、解决方案，并提供了实用的代码示例。我们将围绕错误进行深入分析，探讨内存管理、优化技巧，以及如何有效利用环境变量来避免内存碎片化。本文内容丰富，结构清晰，旨在帮助广大AI开发者，无论是深度学习的初学者还是资深研究者，有效解决CUDA内存溢出问题。关键词包括CUDA内存溢出、PyTorch、内存管理、内存碎片化、深度学习优化等，确保容易被搜索引擎检索到。关键点说明。
训练模型总内存溢出？PyTorch 的 torch.cuda.empty_cache () 指令，释放显存
2503_92604243的博客
08-11 998
通过阐述显存溢出的成因，详细介绍该指令如何释放未被使用的 GPU 缓存，结合实际案例说明其正确用法与注意事项，并补充其他显存优化技巧，为开发者提供一套完整的显存溢出解决方案，助力高效完成模型训练。其中，未释放的缓存是容易被忽视却又至关重要的因素。需要注意的是，该指令仅释放未被引用的张量所占用的缓存，对于仍在被程序引用的张量（即处于计算图中的活跃张量），其显存不会被释放。在 PyTorch 中，除了torch.cuda.empty_cache()，还有一些常见的显存管理方式，需明确它们的区别：​。
智能审核系统的性能测试：AI应用架构师的实战指南（附工具与指标）
最新发布
AIGC应用创新大全的博客
08-23 1149
想象你经营着一家超级热门的短视频平台，每天有1000万用户上传视频。为了防止违规内容（如暴力、色情）上架，你请了一位"AI安检员"——智能审核系统。这位安检员不仅要看得准（准确率高），还得看得快（1秒内完成审核），不然用户上传的视频半天审不出来，早就流失到其他平台了。本文的目的：教你如何给这位"AI安检员"做"体能测试"（性能测试），确保它在用户高峰期（如春节、双11）也能高效工作。范围。
如何利用量化技术提升AI原生应用的推理能力
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
04-30 1012
随着AI原生应用（如智能对话助手、实时图像识别、自动驾驶决策系统）的爆发式增长，大模型（如GPT-4、Stable Diffusion）的推理需求激增。但大模型的高精度浮点运算（如32位/16位浮点数）对计算资源、内存和功耗提出了极高要求，导致手机、边缘设备甚至服务器都面临“跑不动”的困境。本文将聚焦量化技术这一关键解决方案，详细讲解其如何通过降低模型精度（如转换为8位整数），在几乎不损失效果的前提下，提升推理速度、减少内存占用，最终让AI原生应用“轻装上阵”。
【Dify Rerank性能调优第一步】：3种batch_size优化策略降低推理延迟40%+
# 从“卡顿”到丝滑：揭秘Dify Rerank服务的性能跃迁之路 你有没有过这样的体验？在某个智能搜索框里输入问题，明明只等了不到一秒，却感觉像过了一个世纪——尤其是当你知道后台有强大的大模型在跑的时候。...
记录：测试本机下使用 GPU 训练时不会导致内存溢出的最大参数数目
ding28155的博客
01-14 559
本机使用的GPU是GeForce 840M，2G显存，本机内存8G。 试验时，使用vgg网络，调整vgg网络中的参数，使得使用对应的 batch_size时不会提示内存溢出。使用的是mnist数据集，图片尺寸是28×28。结果如下： # batch_size = 1 # 参数总数：5946134 # batch_size = 32 # 参数总数：5...
Hugging Face的BERT模型进行文本嵌入内存爆炸的解决方法
tagagi的博客
03-30 7375
hugging face中很多预训练好的transformer模型，可以直接下载使用，节省大量时间与算力。昨天使用BERT模型进行文本嵌入。其实很简单，核心代码就几行（text是文本，batch_size是500，总共三万条文本，只取每条文本的[CLS]作文本的整体表示）： encoded_input = tokenizer(text[start * 500: min(start * 500 + 500, len(text))], padding=True, truncation=True, r
python学习笔记2:跑kg-bert代码过程中遇到的问题
weixin_47963230的博客
04-02 1200
上回说到，我尝试运行kkg-bert源代码，并遇到了各种问题并寻找方法将他们解决。今天我的计划是，继续解决问题，成功运转代码后，开始阅读并深入理解 二、继续解决报错 我的主要课题是link prediction功能，因此我的阅读也以这个.py文件为主。 之前以为我的硬件设置有问题，代码没有成功运行，不过放置了一会居然开始运作了，并且出现了像那么一回事的一些运行结果。不过在output变量的目标文件夹中并没有发现变化，应该还是存在一些问题导致不能成功运作。...
模型训练时gpu内存不足的解决办法
热门推荐
lppfwl的博客
11-04 2万+
最近在训练微调bert预训练模型的时候，gpu内存老是不足，跑不了一个epoch就爆掉了，在网上来来回回找了很多资料，这里把一些方法总结一下： 半精度训练 半精度float16比单精度float32占用内存小，计算更快，但是半精度也有不好的地方，它的舍入误差更大，而且在训练的时候有时候会出现nan的情况(我自己训练的时候也遇到过，解决方法可以参考我的另一篇博客)。 模型在gpu上训练，模型和输入数据都要.cuda()一下，转成半精度直接input.half()和model.half() 就行了。 另外，还有
bert pytorch实现时踩的坑
lelebear2的博客
06-24 599
1.BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe DataLoader是单线程，好像是个bug? 解决方法：修改num_workers=0,或者不设定num_workers的值，默认就会为0 if __name__ == "__main__": train_dataloader = DataLoader( dataset=dataset, batch_size=32, shuffle=True, #n
BERT-pytorch源码实现，解决内存溢出问题
weixin_43327597的博客
11-25 979
信大家很多人都在做BERT这个模型，但是，有些人可能就是直接从transfermer这个模型里直接导入数据，但是这种方法不方便我们修改模型，于是有些人就通过pytorch详细实现了BERT,但是博主发现，这些详细实现BERT的代码出现了内存溢出问题，博主就做了改进，下面代码，我们可以解决掉内存溢出问题，主要还是因为中间结果并没有完全释放。
Colab来训练bert模型
anlu的博客
04-08 1457
Colab使用 1.切换tensorflow版本号 %tensorflow_version 1.x 2.查看tensorflow版本 !pip show tensorflow 3.训练模型 !python /content/drive/My\ Drive/bert/run_english_classify.py --task_name=mypro --do_train=true --do_e...
Bert模型（Google官方）问题汇总
weixin_44283836的博客
10-21 2458
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关于使用模型预训练过程中面对内存溢出问题的解决方案
吉米_王
12-23 2990
前言： 据我了解很多较为成熟的模型，比如说：bert等，他们的实验过程都是在云TPU上进行了微调，且相关TPU的容量均为64GB； 我们目前一般企业中的服务器均为GPU，且内存层面16G、32G不等。 也就是说我们此时的硬件条件如果强行使用官方给出来的指导参数，很可能会出现内存溢出现象，这个问题笔者最近接受了领导安排的一些新模型的调研任务中感受颇深，接下来简单聊聊。 调研过程中遇到的问题 内存溢出 问题解决思路 1、鉴于内存使用量与批量大小有直接关系，所以我优先想到的就是调整batch_size大
Google Colab免费GPU使用教程
niulinbiao的博客
10-21 1万+
有时候本地跑代码可能耗时比较久，而且还会耽误你本地电脑的使用，购买云服务器又不舍得买，所以我们可以使用谷歌的免费服务器，可以使用GPU跑代码Google Colab官网是一个免费的基于云端的Jupyter笔记本环境，由Google提供。它提供了一个方便的平台，使用户可以创建、分享和协作编写Python代码和机器学习模型。以下是是免费的，无需购买任何硬件或软件。使用Google的云端计算机，使用户能够在云端上运行代码，而不必担心自己的电脑性能和存储空间。Jupyter基于Jupyter。
谷歌的bert与bard分别是什么？
05-29
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google提出的一种预训练语言模型，使用Transformer网络结构进行训练，广泛应用于自然语言处理领域，如文本分类、命名实体识别、文本相似度计算等任务。 BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformer）是由Facebook提出的一种基于Transformer网络结构的预训练语言模型，不仅支持自编码器（Auto-Encoder）模式的训练，还支持自回归（Auto-Reggressive）模式的训练，具有更广泛的应用场景。BART在文本摘要、文本生成、机器翻译等任务中取得了不错的成绩。
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