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最后，The script throws an out of memory error on the non-lora model forward pass. I can print GPU memory immediately after loading the model and notice each GPU has 62.7 GB of memory allocated, except GPU 7, which has 120.9 GB (out of 140.) Ideally, the weights should be distributed evenly. We can specify which weights go where with device_map. You might wonder why device_map=’auto’ distributes weights so unevenly. I certainly did, but could not find a satisfactory answer and am convinced it would be trivial to distribute the weights relatively evenly.
另外值得一提的是，市场的狂热，是对技术不确定性的风险溢价；而理性的回归，则是对商业确定性的尊重。在人工智能的浪潮声中，能够聆听到“产品至上、生态致胜”这一永恒法则沉静回响的投资者，或许才能成为这场变革中最终的获益者。
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