CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 python rl_training.py \
--base_model_name /data/qbao775/Explanation-Generation/llama-2/llama-2-13B \
--merged_sft_model_path /data/qbao775/Explanation-Generation/llama_2_13B_merged_all_generator_avg_3_lenexp_10 \
--sft_model_lora_path /data/qbao775/Explanation-Generation/llama_2_13B_merged_all_generator_avg_3_lenexp_10 \
--reward_model_lora_path ../weights/llama-2-13B_beyond_reward_chinese_5000_peft_last_checkpoint \
--adafactor False \
--save_freq 10 \
--output_max_length 64 \
--batch_size 1 \
--gradient_accumulation_steps 1 \
--batched_gen True \
--ppo_epochs 4 \
--seed 0 \
--learning_rate 1e-5 \
--early_stopping True \
--output_dir weights/llama-13_rlhf_beyond_test_6 \
--log_with wandb
你好,
我现在在训练PPO的时候出现了CUDA out of memory的问题,我是用了8个A100 GPUs,每一个GPU有80GB显存。下面是我运行的命令。我是用的stanford-alpaca提供的代码用8个A100全参微调训练了llama2-13B的sft model,reward模型是用的LLM-tuning项目提供的训练reward的代码基于llama2-13B训练的。现在就是在运行下面的ppo的时候出现了爆显存的问题,请问有什么办法可以降低显存吗?谢谢