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与此同时，Alternating the GPUs each layer is on didn’t fix it, but it did produce an interesting result! It took longer to OOM. The memory started increasing on gpu 0, then 1, then 2, …, until eventually it came back around and OOM. This means memory is accumulating as the forward pass goes on. With each layer more memory is allocated and not freed. This could happen if we’re saving activations or gradients. Let’s try wrapping with torch.no_grad and make required_grad=False even for the LoRA.
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展望未来，You can’t的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。