その他メモ

「使用可能な RAM をすべて使用した後で、セッションがクラッシュしました。」と，表示されるとき

「使用可能なRAMをすべて使用した後で、セッションがクラッシュしました」というエラーメッセージは、Google Colaboratory（Colab）上で実行しているコードがメモリ（RAM）を使いすぎている場合に発生します。この問題を解決する方法のメモです。

1. モデルのサイズを縮小

2. バッチサイズや生成トークン数を減らす

# 生成するトークン数を減らす

😊　outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)  # 元々100トークンだった場合

3. キャッシュのクリア

🙂‍↕️import gc

😆torch.cuda.empty_cache()

😉gc.collect()

4.GPU / TPU の変更

使用していたGPUからT4 GPUに変更したら動いた！

PCはインターネットにつながっていても，Kaggle notebookのネット接続を確認したいときのコード

import requests

try:

    response = requests.get('https://www.google.com')

    if response.status_code == 200:

        print("インターネット接続は正常です")

    else:

        print(f"接続は確立されましたが、エラーが発生しました: {response.status_code}")

except requests.ConnectionError:

    print("インターネット接続に問題があります")

Jupyterリモート接続用ツールのインストール

# Jupyter インストール

!pip install notebook

ーーー

# ローカルマシンにJupyterとColab用のツールをインストール 

!pip install jupyter_http_over_ws

!jupyter serverextension enable --py jupyter_http_over_ws

# Jupyterノートブックの起動

!jupyter notebook --NotebookApp.allow_origin='https://colab.research.google.com' --port=8888 --no-browser