bs设置为1和3的时候，loss都是0， 是哪里有问题吗？

[phantommlin]

{'loss': 0.0, 'learning_rate': 1.9e-05, 'epoch': 0.15}
{'loss': 0.0, 'learning_rate': 1.8e-05, 'epoch': 0.3}
{'loss': 0.0, 'learning_rate': 1.7e-05, 'epoch': 0.45}
{'loss': 0.0, 'learning_rate': 1.6000000000000003e-05, 'epoch': 0.6}
{'loss': 0.0, 'learning_rate': 1.5000000000000002e-05, 'epoch': 0.75}
{'loss': 0.0, 'learning_rate': 1.4e-05, 'epoch': 0.9}

[TccccD]

@phantommlin hello，你的loss为0问题解决了吗

[phantommlin]

没有哦

[mymusise]

可能和硬件有关： https://github.com/mymusise/ChatGLM-Tuning/issues/19

[Adherer]

我用P40训练，batch_size等于1时，loss也是0，请问您解决了吗？ {"epoch": 0.0, "learning_rate": 1.9980769230769233e-05, "loss": 0.0, "step": 50}, {"epoch": 0.0, "learning_rate": 1.9961538461538464e-05, "loss": 0.0, "step": 100}, {"epoch": 0.0, "learning_rate": 1.9942307692307695e-05, "loss": 0.0, "step": 150}

更新：batch_size等于2时，step=50时，loss不为0，后续都是0，感觉像是个bug {"epoch":0.0,"learning_rate":1.9980769230769233e-05,"loss":1.6446,"step":50}, {"epoch":0.0,"learning_rate":1.9961538461538464e-05,"loss":0.0,"step":100}, {"epoch":0.01,"learning_rate":1.9942307692307695e-05,"loss":0.0,"step":150}, {"epoch":0.01,"learning_rate":1.9923076923076926e-05,"loss":0.0,"step":200}

[zhangzhenhu]

我也遇到这个问题了，显卡是v100，目前查到是在 modeling_chatGLM::SelfAttention::forward(): output = self.dense(context_layer) # 这一行

output的结果中 有inf和-inf， self.dense 的类型是<class 'bitsandbytes.nn.modules.Linear8bitLt'>，初步看上去是 in8量化的问题，Linear8bitLt 内的实现太复杂了，还没看明白。真正原因还没还知道，困扰了2天了。。。。

[Adherer]

我也遇到这个问题了，显卡是v100，目前查到是在 modeling_chatGLM::SelfAttention::forward(): output = self.dense(context_layer) # 这一行

output的结果中 有inf和-inf， self.dense 的类型是<class 'bitsandbytes.nn.modules.Linear8bitLt'>，初步看上去是 in8量化的问题，Linear8bitLt 内的实现太复杂了，还没看明白。真正原因还没还知道，困扰了2天了。。。。

这个问题我解决了，解决办法是脚本中启用fp16，加载模型时，load_in_8bit设置成False，即可正常训练，具体原因我也没查出来是为啥

[SizhaoXu]

启用fp16, load_in_8bit设置为False, 会出现以下报错： RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument mat2 in method wrapper_CUDA_mm)

不启用fp16, load_in_8bit设为True时，正常运行，loss一直为0.

[SizhaoXu]

启用fp16, load_in_8bit设置为False, 会出现以下报错： RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument mat2 in method wrapper_CUDA_mm)

不启用fp16, load_in_8bit设为True时，正常运行，loss一直为0.

问题已解决，更新了peft就可以work了

[chuckhope]

@SizhaoXu bro，“不启用fp16, load_in_8bit设为True时，正常运行，loss一直为0.”这个可以吗

[dominicqi]

启用fp16, load_in_8bit设置为False, 会出现以下报错： RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument mat2 in method wrapper_CUDA_mm) 不启用fp16, load_in_8bit设为True时，正常运行，loss一直为0.

问题已解决，更新了peft就可以work了

你好，更新peft到什么版本呢,我已经是v0.2.0了

[iMountTai]

启用fp16, load_in_8bit设置为False, 会出现以下报错： RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument mat2 in method wrapper_CUDA_mm) 不启用fp16, load_in_8bit设为True时，正常运行，loss一直为0.

问题已解决，更新了peft就可以work了

请问您更新的peft是什么版本？

[moseshu]

更新peft到最新版本么0.3.0.dev0么？

[guotong1988]

启用fp16, load_in_8bit设置为False, 会出现以下报错： RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!

这个错怎么解决

[Cosjimmy]

启用fp16, load_in_8bit设置为False, 会出现以下报错： RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument mat2 in method wrapper_CUDA_mm) 不启用fp16, load_in_8bit设为True时，正常运行，loss一直为0.

问题已解决，更新了peft就可以work了

现在用的是什么版本的peft？