在ModelScope中，cuda Outofmory要怎么解决？

在 ModelScope 中遇到 CUDA Out of Memory 错误时，可以尝试以下解决方法：

减少批量大小（batch size）：减少每个批次中的样本数量，这将减少显存的使用量。请注意，减小批量大小可能会影响模型的性能和训练效果。

减少模型的参数量：如果模型太大导致显存溢出，可以尝试减少模型的参数量或使用更轻量级的模型结构。

降低计算精度：通过将模型的计算精度从32位浮点数降低到16位浮点数，可以减少显存的使用量。可以使用混合精度训练（mixed precision training）技术来实现。

使用更大的显存：如果您的显卡显存较小，并且无法满足模型的需求，可以考虑使用具有更大显存的显卡进行训练。

分布式训练：通过将训练任务分布在多个显卡或多台机器上，可以分摊显存的压力。

内存优化：确保您的代码在使用显存时进行了适当的内存优化，比如及时释放不再使用的变量、避免重复计算等。

对于您提到的具体情况，根据您描述的显存分配情况，确实应该还有剩余的显存可用。这可能是由于其他因素导致的显存碎片化或分配问题。您可以尝试重启程序、重新分配显存，或者检查您的代码是否存在其他显存占用的问题。

如果问题仍然存在，建议联系 ModelScope 的开发团队或社区，提供更详细的错误信息和代码，以获取更准确和个性化的帮助。他们将能够提供专业的支持和指导，帮助您解决显存不足的问题。