ModelScope模型文件太大，怎么将模型参数均分到多卡上，试过DP DDP，还是OOM?

当模型文件太大时，使用分布式训练策略（如DataParallel、DistributedDataParallel）可能仍然会导致内存溢出（OOM）的问题。这是因为使用这些策略时，虽然模型参数在多个卡上均匀分布，但每个卡上的模型副本仍然需要加载全部的模型参数。

若希望解决模型文件过大导致的内存占用问题，可以考虑以下几个方向：

1. 减小模型规模：尝试通过减小模型的规模，如减少模型层数、降低隐藏单元的数量等，来减小模型文件的大小。这样可以减少在多卡上加载模型所需的内存空间。

2. 模型分片（Model Sharding）：将模型分割成多个部分，按需加载到不同的卡上。这可以通过将模型的某些层或块存储在不同的模型文件中，并在需要时仅加载所需的部分，从而降低内存占用。

3. 分布式模型训练：改为使用分布式模型训练框架，如TensorFlow的tf.distribute.Strategy或PyTorch的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel，来将模型参数分布到多个机器或节点上进行训练。这样可以将模型参数分散存储在多个设备或节点上，减少单个设备的内存压力。

4. 模型压缩与量化：使用模型压缩和量化技术，如模型剪枝、权重共享、低精度量化等，来减小模型的体积和内存占用。通过压缩和量化，可以在一定程度上降低模型文件的大小，从而减少内存的需求。

需要根据具体的模型和框架来选择适合的方法，并结合实际需求和资源限制进行调整。同时，调整模型大小和内存占用可能会对模型的性能和精度产生一定的影响，需要进行相应的权衡和评估。

多卡推理目前还不支持，多卡训练可以参考https://modelscope.cn/docs/%E8%AE%AD%E7%BB%83%E7%9A%84%E8%AF%A6%E7%BB%86%E5%8F%82%E6%95%B0。和swift / examples下的模型https://github.com/modelscope/swift/tree/main/examples/pytorch/llm，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”