部署通义72B遇到的问题

根据您的描述，您的显存不足导致无法启动demo72B。您可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 减小模型的批量大小（batch size）。这将减少每次迭代中所需的显存。在PyTorch中，您可以在训练循环中设置batch_size参数。例如：

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

1. 使用梯度累积（gradient accumulation）。这意味着您将多个小批量（mini-batch）的梯度累加到一个更大的批次上，然后一次性更新模型参数。这可以有效地减少显存需求。例如：

accumulation_steps = 4
optimizer.zero_grad()
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

1. 检查是否有其他进程占用了大量显存。您可以使用nvidia-smi命令查看GPU内存使用情况。如果有其他进程占用了大量显存，您可以考虑关闭它们或者增加系统可用显存。

2. 如果以上方法都无法解决问题，您可以考虑使用具有更多显存的GPU，或者升级您的硬件配置。