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值得注意的是，Alternating the GPUs each layer is on didn’t fix it, but it did produce an interesting result! It took longer to OOM. The memory started increasing on gpu 0, then 1, then 2, …, until eventually it came back around and OOM. This means memory is accumulating as the forward pass goes on. With each layer more memory is allocated and not freed. This could happen if we’re saving activations or gradients. Let’s try wrapping with torch.no_grad and make required_grad=False even for the LoRA.
进一步分析发现，ReXVQA是胸部放射学领域最全面的视觉问答基准，选择该模型是因为其发布早于基准测试一年，最大限度降低了预训练阶段数据泄露的风险。
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