在ModelScope中，会报CUDA out of memory，这个一般怎么处理？

根据您的描述，您在使用ZhipuAI/ChatGLM-6B-int8模型时遇到了CUDA out of memory的问题。这可能是因为您的GPU内存不足导致的。您可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 减小批量大小（batch size）：尝试将批量大小从默认值减小到较小的值，例如32或64，以减少每次迭代所需的GPU内存。

2. 使用CPU运行：如果您的GPU内存不足以支持较大的批量大小，您可以考虑使用CPU运行模型。在运行命令时，添加--device cpu参数，如下所示：

python cli-demo.py --model_name_or_path "ZhipuAI/ChatGLM-6B-int8" --device cpu

1. 释放其他占用GPU内存的程序：确保在运行模型之前关闭其他占用大量GPU内存的程序，以便为模型腾出足够的内存空间。

2. 升级硬件：如果可能的话，考虑升级您的GPU内存，以便能够处理更大的批量大小。

在ModelScope中，如果遇到CUDA out of memory的问题，可以尝试以下方法解决：

1. 减小批量大小（batch size）：将模型的批量大小从默认值减小到适合你的GPU内存的大小。例如，如果你的GPU内存为8GB，可以将批量大小设置为4或2。

2. 使用梯度累积（gradient accumulation）：梯度累积是一种技术，可以在不增加显存占用的情况下，通过多次更新模型参数来累积梯度。你可以尝试将批量大小设置为更大的值，然后使用梯度累积来减少实际的迭代次数。

3. 使用混合精度训练（mixed precision training）：混合精度训练是一种技术，可以在不牺牲性能的情况下，减少显存占用。你可以尝试使用PyTorch或其他深度学习框架提供的混合精度训练功能。

4. 检查是否有其他程序占用了GPU资源：确保没有其他程序正在使用你的GPU资源。如果有，请关闭这些程序，以便给模型训练腾出足够的显存空间。

5. 如果以上方法都无法解决问题，可以考虑使用CPU进行训练。虽然这会降低训练速度，但可以避免CUDA out of memory的问题。

还有其他的在跑吗？gpu显存貌似被占用了。前面如果用了notebook的话，您重启内核试试。。此回答整理自钉钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①