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 transformersfrom huggingface_hub import loginlogin(token='Access Token From Hugging Face')import pandas as pdfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainerfrom torch.utils.data import Dataset# Load pre-trained Meta-Llama-3.1-8B modelmodel_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
以上就是为什么我的 Google Colab 会话在运行 Llama 模型时崩溃？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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