我正在尝试使用 meta-llama/llama-2-7b-hf 模型并在我的场所本地运行它，但会话在此过程中崩溃了。
我正在尝试使用 meta-llama/llama-2-7b-hf 模型并在我的场所本地运行它。为此，我使用 google colab 并从 hugging face 获取了访问密钥。我正在利用他们的变压器库来完成必要的任务。最初，我在 google colab 上使用 t4 gpu 运行时堆栈，它提供 12.7 gb 系统 ram、15.0 gb gpu ram 和 78.2 gb 磁盘空间。尽管有这些资源，我的会话还是崩溃了，并且遇到了以下错误：
随后，我切换到 tpu v2 运行时堆栈，它提供 334.6 gb 的系统 ram 和 225.3 gb 的磁盘空间，但问题仍然存在。
这是我的代码：
!pip install transformers !pip install --upgrade transformers from huggingface_hub import login login(token='Access Token From Hugging Face') import pandas as pd from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer from torch.utils.data import Dataset # Load pre-trained Meta-Llama-3.1-8B model model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
