Prevent CUDA OOM in PyTorch with dynamic lane switching
MEM v3는 PyTorch에서 발생하는 CUDA Out-of-Memory(OOM) 오류를 해결하기 위해 개발되었습니다. 이 도구는 실제 GPU 메모리 압박에 따라 미니배치 크기를 동적으로 조절하여 프로세스 중단 없이 문제를 해결합니다. MEM은 10GB 이상의 VRAM 할당 충격에도 견디고, 전원 차단 시 저장된 가중치가 손상되지 않도록 원자 파일 교체와 SHA-256 검사를 사용합니다. 이 도구는 Colab GPU에서 직접 테스트할 수 있으며, 실시간 통계를 제공하는 내장 웹 대시보드도 포함되어 있습니다.
MEM v3는 PyTorch에서 발생하는 CUDA Out-of-Memory(OOM) 오류를 해결하기 위해 개발되었습니다. 이 도구는 실제 GPU 메모리 압박에 따라 미니배치 크기를 동적으로 조절하여 프로세스 중단 없이 문제를 해결합니다. MEM은 10GB 이상의 VRAM 할당 충격에도 견디고, 전원 차단 시 저장된 가중치가 손상되지 않도록 원자 파일 교체와 SHA-256 검사를 사용합니다. 이 도구는 Colab GPU에서 직접 테스트할 수 있으며, 실시간 통계를 제공하는 내장 웹 대시보드도 포함되어 있습니다.
파인튜닝 중 메모리 부족으로 작업이 죽어본 적이 있다면 배치 크기를 일일이 조절하던 방식을 바꿔볼 수 있다
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