[BUG] <mini cpm V2.0 finetune需要这么大显存么？>

[rover5056]

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当前行为 | Current Behavior

使用官方脚本 其他都没改 A800 80G *8 的机器 zero2 只能batch size 开到4？ 我哪里设置错了么。。。求问~

期望行为 | Expected Behavior

No response

复现方法 | Steps To Reproduce

No response

运行环境 | Environment

- OS: Ubuntu
- Python: 3.9
- Transformers: 4.40
- PyTorch:2.1
- CUDA (`python -c 'import torch; print(torch.version.cuda)'`):11.8

备注 | Anything else?

No response

[Cuiunbo]

你好，这是正常的。如果需要开到更高，可以尝试使用gradient_accumulation_steps来调整

[rover5056]

你好，这是正常的。如果需要开到更高，可以尝试使用gradient_accumulation_steps来调整

默认参数的8.。。是针对B200设置的么。。。 之前7B的模型ft也能开到16的bs， 模型加载不是只要8G左右的显存么。。剩下的70G只能4个batch么~ 还是有点奇怪

[Stardust-y]

你好 4卡a100 80gb能跑微调吗

[rover5056]

跑是能跑的 全量微调 bs =4 ，gradient_accumulation_steps 8 左右可以稳定跑 低了有概率oom

[Stardust-y]

batch_size 2 gradient_accumulation_steps 8 也oom 好奇怪

[rover5056]

还没来得及看代码 理论上1.8B的模型不应该是这个情况。。。

[Stardust-y]

torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError: finetune.py FAILED

Failures: <NO_OTHER_FAILURES>

Root Cause (first observed failure): [0]: time : 2024-05-26_22:14:56 host : gpu08.cluster.com rank : 2 (local_rank: 2) exitcode : -9 (pid: 2666684) error_file: <N/A> traceback : Signal 9 (SIGKILL) received by PID 2666684

[YuzaChongyi]

你好，minicpm-v 是多模态大模型，因此显存占用跟语言模型有一些区别，模型在进行视觉编码的时候也会占用一部分显存，并且模型内置了高清图编码策略，也就是输入图片是高分辨率时，会通过 slice 操作把图片划分成多个 patch, 这一步骤会显著增加 vision encoder 的输入长度，同时也会占用更多的显存。 此外，你可以通过减小 model_max_length 来降低显存占用。