AllennLP Coreference解决方案培训和替换模型的OOM问题

Question

关于培训和评估AllennLP的核心分辨率模型，我有一些问题。

1. 对哪些GPU进行培训有任何限制/规格吗？我通过24220 MIB内存进行了对Titan RTX GPU进行培训的中途问题。我可以更改可能会有所帮助的任何参数（注意：我正在使用 bert 而不是Spanbert版本）？

2. 我注意到模型用法示例使用已经训练有素且存储的模型。我们可以从训练的模型中指定模型路径吗？

3. 我们可以在 Bert-Base-uncased 替换 blob/main/main/triending_config/coref/coref_bert_lstm.jsonnet“ rel =“ nofollow noreferrer”> coref_bert-lstm.jsonnet mm.jsonnet 文件，还是进行此更改的其他修改？

Answer 1

1. 该模型需要大量内存。 max_length 参数使内存使用最大。如果您可以以比512短的最大长度逃脱，请先尝试一下。
2. 是的，无论何时将URL到经过训练的模型，您都可以替代您训练自己的模型的当地路径。
3. 是的，您可以，但是您必须从头开始训练模型。