OpenCompass 评估大模型时遇到的OOM问题分析与解决方案
问题背景
在使用OpenCompass对Qwen2-72B-Instruct模型进行MMLU基准测试时,评估过程中出现了CUDA内存不足(OOM)的问题。这个问题在评估"high_school_european_history"子集时尤为明显,系统尝试分配1.42GiB内存时失败,而此时GPU1上仅有1.26GiB空闲内存。
问题分析
从错误日志可以看出几个关键点:
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内存使用情况:两块80GiB显存的GPU中,GPU1已经使用了77.87GiB,其中PyTorch分配了74.22GiB,还有3.15GiB是PyTorch保留但未分配的。
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评估过程:评估已经成功完成了多个MMLU子集(如computer_security、microeconomics、law等),但在评估high_school_european_history时失败。
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内存管理:错误信息建议设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True来避免内存碎片问题。
根本原因
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批量大小过大:OpenCompass默认的batch size为8,对于72B参数的大模型来说,这个批量大小可能导致显存需求过高。
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内存碎片:长时间运行的评估过程可能导致显存碎片化,即使总空闲显存足够,也可能无法分配连续的大块内存。
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模型规模:Qwen2-72B-Instruct作为720亿参数的大模型,单次推理就需要大量显存,特别是在处理较长的输入序列时。
解决方案
1. 调整批量大小
最直接的解决方案是减小批量大小。可以通过修改配置文件或命令行参数来设置更小的batch size,例如:
# 在配置中设置
infer_cfg = dict(
batch_size=4, # 或更小
...
)
2. 优化内存管理
可以尝试以下内存优化策略:
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设置环境变量来减少内存碎片:
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
-
在评估间隙手动清理显存:
import torch torch.cuda.empty_cache() import gc gc.collect()
3. 使用更高效的评估策略
- 分块评估:将大型数据集分成更小的块进行评估。
- 梯度检查点:如果支持,可以启用梯度检查点来减少内存使用。
- 量化评估:使用4位或8位量化模型进行评估。
4. 硬件配置优化
- 确保使用足够多的GPU卡进行并行评估。
- 考虑使用具有更高显存的GPU设备。
- 使用NVLink连接多块GPU以提高显存利用率。
最佳实践建议
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渐进式调整:从较小的batch size开始测试,逐步增加直到找到最优值。
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监控显存使用:在评估过程中实时监控显存使用情况,可以使用
nvidia-smi
或PyTorch的内存分析工具。 -
评估顺序优化:将内存需求较大的评估任务安排在评估过程的早期进行,此时显存碎片较少。
-
日志记录:详细记录每次评估的显存使用情况,便于后续分析和优化。
总结
OpenCompass评估大型语言模型时遇到OOM问题是常见现象,特别是像Qwen2-72B-Instruct这样的超大规模模型。通过合理配置批量大小、优化内存管理和评估策略,可以有效解决这类问题。关键在于找到评估效率和内存使用之间的平衡点,确保评估过程既高效又稳定。
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