在 Sentence Transformer 微调期间发生内存不足 (OOM) 错误通常是因为您的 GPU 运行内存不足，无法存储模型、数据和中间计算结果。 这通常是由于以下三个因素之一造成的：批量大小过大、模型复杂度过高或数据处理效率低下。 例如，较大的批量大小需要更多的内存来存储激活和梯度，而具有许多层或高维嵌入的模型可能会超出 GPU 限制。 同样，预处理不当的数据（例如，过长的文本序列）会增加内存使用量。 解决这些问题需要在资源约束和训练效率之间取得平衡。
为了缓解 OOM 错误，首先要减少批量大小。 例如，如果您使用 32 的批量大小，请尝试将其降低到 16 或 8。 这直接减少了正向和反向传递所需的内存。 如果较小的批量大小会损害训练稳定性，请使用梯度累积（例如，在更新权重之前累积 4 个批次的梯度）。 另一种方法是混合精度训练，它对某些操作使用 16 位浮点数，从而将内存使用量减少近一半。 像 PyTorch 的 torch.cuda.amp 这样的库可以自动执行此操作。 此外，冻结模型的部分（例如，transformer 的较低层）以避免更新其参数，从而减少内存开销。
优化数据处理和模型配置。 使用 max_seq_length 将输入文本截断或填充到固定长度（例如，128 个 token），而不是动态调整到最长序列。 确保数据管道（通过 DataLoader）使用高效的批处理，并避免内存中的冗余副本 - 设置 pin_memory=True 并调整 num_workers。 对于模型调整，请考虑切换到较小的预训练架构（例如，all-MiniLM-L6-v2 而不是 all-mpnet-base-v2）。 最后，使用诸如 nvidia-smi 或 PyTorch 的 torch.cuda.memory_summary() 之类的工具监视 GPU 使用情况，以识别瓶颈。 如果所有其他方法均失败，请使用具有更多内存的基于云的 GPU（例如，A100 而不是 T4）或跨多个 GPU 的分布式训练。