Please provide an offload_folder
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME, device_map='auto')
ValueError: The current device_map had weights offloaded to the disk. Please provide an offload_folder for them. Alternatively, make sure you have safetensors installed if the model you are using offers the weights in this format.
「Please provide an offload_folder」(offload_folderを指定してください)と書いてあるが「さっきは問題なく動いたのに試行錯誤してるうちに動かなくなったなぁ」の場合はその処置は適切ではない、という罠がある。
これは「GPUもメモリも足りないからディスクを使って遅いけど無理やり動かすね！」という状態。
The current device_map had weights offloaded to the disk.
なのにオフロード先が指定されていないので「ファイルはどこに置いたらいい？」と聞かれている
autoのdevice_mapによってユーザの意図に反した状態になっている
一度offload_folderの指定なしに動いてる場合、だいたいGPUメモリは足りていてoffloadの必要はないはず
なので「色々いじってる間に過去にロードしたモデルが消えずに残ってメモリを圧迫している状態」になっているのが問題の根本原因
その場合の手軽な処置は「ランタイムを再起動」になる。
このエラーが発生する前にサイレントにメモリへのオフロードが起きている
Counter(model.hf_device_map.values())が本来Counter({0: 28, 'cpu': 15})なのにCounter({'cpu': 41, 0: 2})になってたりする。これは気づきにくい。
僕も昨日までは気付いてなくて、hf_device_mapを教えてもらって色々観察してようやく理解した
このケースだとGPUにゴミが残ったまま、モデルのロードのタイミングでギリギリまでGPUに詰め込んでるので、その後の処理で入力のトークンが多かったりしたときにmodel.generateでOutOfMemoryError: CUDA out of memory.になったりする
これも良くハマる人がいる
途中まで動いて死ぬのでかなり時間の無駄
運よく最後まで動いたとしても時間は無駄にかかる
PythonにはGCがあるのになぜこれが起きるか
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME, device_map='auto')のケースでは
まず右辺のオブジェクトが生成される
その後で新しいオブジェクトが名前に代入される
その古いオブジェクトへの参照が無効になるタイミングでGCが走る
なので右辺のオブジェクト生成時に「リソースの状況を見てオートでリソース配分を決める」という設定は、GCで古いものが解放される前に現状のメモリ消費量を見てディスクへのオフロードを決めてしまう
なおPythonの側でGCしてもCUDAの側でキャッシュが残ったりすることもあるようで、諸々めんどくさいのでランタイムを再起動するのが一番手軽
今これを試してる
code:py
model = None
tokenizer = None
torch.cuda.empty_cache()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, use_fast=False)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME, device_map='auto')