Jaxi konfigureerimiseks ja mäluväliste (OOM) vigade vältimiseks võite kasutada mitmeid strateegiaid:
1. Keela eelkoolitus: vaikimisi Jax preallokaadid 75% kogu GPU mälust. Selle käitumise saate keelata, määrates keskkonnamuutuja `xla_python_client_preallocate = false`. See eraldab mälu vastavalt vajadusele, vähendades oom -vigade tõenäosust, kuid suurendades mälu killustatust [1] [3].
2. Reguleerige mälufraktsiooni: kui eelpriolelokatsioon on lubatud, saate reguleerida GPU mälu murdosa, mida Jax PrealLocates kasutab, kasutades `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, kus` .xx` on soovitud protsent. Selle väärtuse alandamine aitab vältida OOM -vigu käivitamisel [1] [3].
3. Kasutage platvormi jaoturit: seadistamine `xla_python_client_allocator = platvorm` paneb JAX -i eraldama täpselt seda, mida nõudmisel vaja on ja kasutab kasutamata mälu. See on aeglane ja ei soovitata üldiseks kasutamiseks, kuid see võib olla kasulik OOM -i probleemide silumiseks või mälu kasutamise minimeerimiseks [1] [3].
4. Vältige samaaegseid protsesse: mitme JAX -protsessi käitamine või Jaxi kasutamine koos GPU Tensorflow kõrval võib põhjustada omi vigu. Kasutage iga protsessi jaoks mälu sobivaks jaotamiseks `xla_python_client_mem_fraction` või määrake` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3].
5. Hallake seadme massiive: veenduge, et Devicearray objekte oleks korralikult hallatud. Kasutage `Device_get` andmete hankimiseks hostile ja veenduge, et mingeid viiteid` Devicearray 'objektidele jääb seadme mälu vabaks [2].
6. Mudeli ja andmete optimeerimine: mäluvajaduste vähendamiseks kaaluge oma mudeli ja andmete partiimist või optimeerimist. See võib olla eriti tõhus suurte andmekogumite või keerukate mudelitega töötamisel [5].
Tsitaadid:[1] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[2] https://github.com/google/flax/dicussions/929
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://docs.jax.dev/en/latest/faq.html
]
]
]
]