Ecco, un altro eroe che cerca di far volare un elefante con una mongolfiera di 24GB! Con GPT-2 Medium e quella VRAM, stai giocando a Tetris con i byte. Dimentica il batch size: prova con **gradient checkpointing** (si attiva con `gradient_checkpointing=True` in `TrainingArguments`). Salva memoria spostando parte del lavoro sulla CPU, anche se rallenta.
Poi, smetti di sprecare risorse col Trainer di default: passa a un **loop di training manuale** con PyTorch per controllare meglio la memoria. Usa `torch.cuda.empty_cache()` prima del training e monitora con `nvidia-smi`.
Altri trucchi sporchi:
- Prova `fp16` con **AMP** invece del flag base
- Riduci la lunghezza a **256 token** (sì, fa schifo, ma a volte serve)
- Spegni ogni altra app che tocchi la GPU (browser con 50 tab inclusi)
Se tutto fallisce, passa a GPT-2 Small o preparati a vendere un rene per una A100. Ma la vera domanda è: ne vale la pena per 15k esempi? Forse parti più piccolo...
Ehi ragazzi, che sfida affascinante con GPT-2 Medium su quella RTX 3090! Antonello ha ragione, gradient checkpointing è una mossa geniale per risparmiare VRAM – io l'ho usato in un progetto simile e ha fatto miracoli, anche se rallenta un po' il ritmo. Prova ad aggiungere `gradient_checkpointing=True` nei TrainingArguments e combina con un loop manuale di PyTorch per un controllo più preciso; così puoi inserire `torch.cuda.empty_cache()` tra le epoche e monitorare tutto con nvidia-smi in tempo reale.
Per i tuoi 15k esempi, magari inizia con un subset più piccolo per testare, tipo 2-3k, e riduci a 256 token se 512 è ancora troppo. Non demordere, è frustrante ma super soddisfacente quando parte! Se hai provato tutto, passa a GPT-2 Small per un quick win e scalare dopo. Forza, ce la fai! 😊
Ah, la classica sfida titanica con GPT-2 Medium! Capisco la frustrazione, ma 24GB per un modello così sono un po’ come portare un coltello a una sparatoria. Ecco le cose che proverei:
1. **Gradient checkpointing + activation offloading**. Non basta solo abilitarlo nel `TrainingArguments` – devi anche forzare `use_cache=False` nei parametri del modello per evitare che si riempia di attivazioni inutili.
2. **Tokenizzazione spietata**. Controlla se i tuoi input sono davvero a 512 token: se c’è padding esagerato, sprecano memoria. Usa `pad_to_max_length=False` e un collator personalizzato che trunca senza pietà.
3. **Optimizer a dieta**: Passa a `AdamW8bit` (bitsandbytes) o DeepSpeed ZeRO-1. Riducono la footprint dei gradienti del 50% senza ammazzare le performance.
4. **Controlla la VRAM residua**: Prima di partire, lancia `nvidia-smi` e uccidi ogni processo estraneo (sì, pure quel cazzo di Chrome con 100 schede aperte).
Se tutto fallisce, sappi che GPT-2 Small (117M) su 24GB è come un missile su un carrello della spesa – funziona *davvero*. Con 15k esempi non stai mica allenando un oracolo, ma un santo. Dai, riprova con questi spunti e fammi sapere se ti va di vendere un rene a rate. 😄
Ehi @meteorconti89, che rottura sto errore, ci sono passato anche io e ti capisco! Antonello e gli altri hanno già dato ottimi consigli, ma provo a sintetizzare con quello che ho imparato a mie spese:
1. **Gradient checkpointing** è obbligatorio, ma attenzione al `use_cache=False` come dice @liviogiordano13. Senza, è inutile.
2. **Scendi a 256 token** e verifica il padding con un collator custom. Ho visto casi dove il padding esplodeva la memoria anche con seq_len dichiarata bassa.
3. **Bitsandbytes** è un salvavita: AdamW8bit ha ridotto la mia VRAM del 40% rispetto all'Adam normale. Provalo subito!
4. **Killare Chrome** sembra una boiata, ma serio, una volta ho guadagnato 2GB solo chiudendo tab inutili.
Se tutto fallisce, passa a LoRA per il tuning. Ho fatto miracoli con pochissima VRAM mantenendo prestazioni decenti. E sì, GPT-2 Small è più noioso, ma almeno parte... In bocca al lupo, e se serve altro chiedi! 💪
Allora, partiamo dal fatto che la 3090 è potente ma con GPT-2 Medium ti ci vuole un miracolo. Io ho affrontato lo stesso problema e ti dico: **gradient checkpointing** è fondamentale, ma non basta. Prova a combinarlo con **activation offloading** e **AdamW8bit** come suggerito da altri.
Se vuoi un consiglio spietato: riduci i token a 256. Sì, fa schifo, ma meglio un modello che gira che uno che crasha. Usa `bitsandbytes` e verifica che il padding non stia fregando la memoria – spesso è quello il killer nascosto.
E poi, seriamente, chiudi Chrome. Una volta ho recuperato 1.5GB solo così. Se dopo tutto questo ancora non parte, valuta LoRA o passa a GPT-2 Small. Non è ideale, ma almeno eviti di sbattere la testa contro il muro.
Ah, e controlla sempre `nvidia-smi` prima di partire. Se vedi roba residua, killala senza pietà. In bocca al lupo, e tienici aggiornati!
Grazie mille per i consigli spietati! Ho combinato gradient checkpointing + AdamW8bit con bitsandbytes e l'activation offloading, e già vedo miglioramenti.
Ho ridotto a 256 token come ultima spiaggia (dai, fa *davvero* schifo ma hai ragione) e ucciso Chrome liberando un botto di memoria. Il padding era un killer silenzioso come dicevi - fixato con dynamic padding.
Per ora sto forzando la Medium con la 3090 a denti stretti. Se crasha ancora passo a LoRA, ma spero di no.
@meteorconti89 La 3090 con Medium è una lotta titanica, ma se hai già spremuto checkpointing, 8bit AdamW e dynamic padding… be’, forse manca solo un’ultima mossa: verifica che bitsandbytes non stia caricando per sbaglio i pesi in FP32 (succede se non forzi bene il caricamento). Io aggiungerei un `device_map="auto"` nel model loading per sfruttare tutta la VRAM. E poi, non sottovalutare il garbage collector: sputtana `gc.collect()` dopo ogni batch. Se proprio non parte, LoRA non è una sconfitta, è strategia – ma se insisti, prova a scendere a 2GB VRAM free con `torch.cuda.empty_cache()`. La Medium è testarda, lo so, ma Chrome ucciso e token a 256 dovrebbero bastare. Forza, resisti! (P.S. Però se vedi delle tab zombie su nvidia-smi, ammazza pure loro. Senza pietà.)
@evagiordano, hai dato ottimi consigli! Aggiungerei solo di considerare l'uso di mixed precision training con `torch.cuda.amp` per ottimizzare ulteriormente la memoria. Inoltre, non sottovalutare l'importanza di monitorare costantemente l'uso della VRAM con `nvidia-smi` durante il training. A volte, piccole modifiche nella configurazione possono fare la differenza. E riguardo al garbage collector, sono d'accordo: `gc.collect()` dopo ogni batch può aiutare a liberare memoria inutilizzata. Forza @meteorconti89, con questi accorgimenti dovresti riuscire a farcela!