Πώς μπορώ να διαμορφώσω το jax για να αποφύγω σφάλματα oom

1. Απενεργοποιήστε την προεπιλογή: Από προεπιλογή, ο Jax προφορικά 75% της συνολικής μνήμης GPU. Μπορείτε να απενεργοποιήσετε αυτήν τη συμπεριφορά ρυθμίζοντας τη μεταβλητή περιβάλλοντος `xla_python_client_preallocate = false`. Αυτό θα διαθέσει τη μνήμη ανάλογα με τις ανάγκες, μειώνοντας την πιθανότητα σφάλματος OOM, αλλά ενδεχομένως αυξάνει τον κατακερματισμό της μνήμης [1] [3].

2. Ρυθμίστε το κλάσμα μνήμης: Εάν είναι ενεργοποιημένη η προετοιμασία, μπορείτε να ρυθμίσετε το κλάσμα της μνήμης GPU ότι το JAX Preallocates χρησιμοποιώντας `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, όπου` .xx` είναι το επιθυμητό ποσοστό. Η μείωση αυτής της τιμής μπορεί να βοηθήσει στην πρόληψη σφαλμάτων OOM κατά την εκκίνηση [1] [3].

3. Χρησιμοποιήστε τον κατάλογο πλατφόρμας: Ρύθμιση `XLA_PYTHON_CLIENT_ALLOCATOR = Πλατφόρμα Κατασκευάζει το JAX να διαθέσει ακριβώς αυτό που χρειάζεται κατόπιν ζήτησης και να ανακαλύψει αχρησιμοποίητη μνήμη. Αυτό είναι αργό και δεν συνιστάται για γενική χρήση, αλλά μπορεί να είναι χρήσιμο για την εντοπισμό προβλημάτων OOM ή την ελαχιστοποίηση της χρήσης μνήμης [1] [3].

4. Αποφύγετε τις ταυτόχρονες διαδικασίες: η εκτέλεση πολλαπλών διαδικασιών JAX ή η χρήση του JAX παράλληλα με το GPU TensorFlow μπορεί να οδηγήσει σε σφάλματα OOM. Χρησιμοποιήστε το `XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION` για να διαθέσετε τη μνήμη κατάλληλα για κάθε διαδικασία ή ρυθμίστε το` xla_python_client_preallocate = false '[1] [3].

5. Διαχείριση συστοιχιών συσκευών: Βεβαιωθείτε ότι τα αντικείμενα «devicearray» διαχειρίζονται σωστά. Χρησιμοποιήστε το `device_get` για να μεταφέρετε δεδομένα στον κεντρικό υπολογιστή και να μην εξασφαλίσετε αναφορές σε αντικείμενα` devicearray` παραμένουν στη δωρεάν μνήμη συσκευών [2].

6. Βελτιστοποιήστε το μοντέλο και τα δεδομένα: Εξετάστε τη παρτίδα ή τη βελτιστοποίηση του μοντέλου και των δεδομένων σας για να μειώσετε τις απαιτήσεις μνήμης. Αυτό μπορεί να είναι ιδιαίτερα αποτελεσματικό όταν εργάζεστε με μεγάλα σύνολα δεδομένων ή σύνθετα μοντέλα [5].