当模型加载显存超过显存容量的解决办法

如果一个模型太大，一张12G的显卡加载不下，您可以考虑以下几个方法来解决这个问题：

1. 使用更大的显存显卡：您可以考虑使用16G或更大显存的显卡，例如NVIDIA的Titan RTX或A100 GPU。这些显卡通常比2080ti显卡更昂贵，但可以提供更大的显存来支持更大的模型。

2. 减小模型大小：您可以通过减小模型的大小来将其适配到单个12G显存的限制范围内。例如，您可以尝试使用模型剪枝或量化等技术来减小模型的大小，或者更改模型架构以减少参数数量。

3. 分布式训练：您可以使用多个显卡进行分布式训练，以将模型参数存储在多个显存中。这样您可以训练大型模型而不会受到单个显存的限制。可以使用深度学习框架中的分布式训练功能来实现这一点。

4. 减小批次大小：如果您无法增加显存或减小模型大小，您可以尝试减小批次大小，以适应单个显存的限制。但是，较小的批次大小可能会降低训练速度和模型性能。

需要注意的是，以上方法的适用性取决于您的具体情况。如果您无法使用更大的显存显卡或减小模型大小，并且较小的批次大小会影响模型性能，那么使用分布式训练可能是您的最佳选择。