你遇到的报错问题为：
```Java
torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.
```
简单来说就是：
你当前训练的配置**显存占用超过了GPU可用显存**。
## 具体问题原因
- 模型（Qwen2.5-1.5B）本身虽然不算特别大，但你当前的训练配置中设置了：
- `--per_device_train_batch_size 8`（每个设备的批次大小）
- `--max_seq_length 16384`（序列长度达到16384 token，非常长）
这两个因素同时作用，导致显存使用远远超过你的GPU（RTX 4090，24GB）的容量，从而训练启动后直接显存溢出。
## 解决方法（任选一种或多种组合）
| 方法 | 修改示例 | 效果说明 |
|-----------------------|-------------------------------------------------------------------|--------------------------------------|
| 降低每次训练批次大小 | 如：`--per_device_train_batch_size 2`或`1` | 显著降低显存占用 |
| 缩短最大序列长度 | 如：`--max_seq_length 4096`或`2048` | 显著降低显存占用 |
| 使用DeepSpeed的ZeRO-3优化 | 检查确认`recipes/accelerate_configs/zero3.yaml`正确配置了offload | 进一步节约显存，允许训练更大的模型 |
| 启用更高效的优化策略 | 如gradient accumulation（梯度累计）| 在显存受限条件下增大等效批次大小 |
## 推荐的快速解决方案
建议你先尝试把批次大小降低到1，同时序列长度先降低至8192甚至4096，确保训练能正常跑起来：
```bash
accelerate launch --config_file=recipes/accelerate_configs/zero3.yaml src/open_r1/sft.py \
--model_name_or_path /root/autodl-tmp/Qwen2.5-1.5B-Instruct \
--dataset_name /root/autodl-tmp/projects/open-r1/data/OpenR1-Math-220k \
--learning_rate 1.0e-5 \
--num_train_epochs 1 \
--packing \
--max_seq_length 4096 \
--per_device_train_batch_size 1 \
--gradient_checkpointing \
--bf16 \
--output_dir data/Qwen2.5-1.5B-Open-R1-Distill
```
确保训练稳定后，再逐步尝试增加批次大小或序列长度，以最大化你的GPU使用效率。
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## 补充知识点
- 显存占用主要由：
**模型参数量** + **训练批次大小** + **序列长度** 共同决定。
- 显存溢出时，通常的处理方式依次是：
1. 降低批次大小（batch size）
2. 缩短序列长度（max_seq_length）
3. 启用显存优化技术（gradient checkpointing, gradient accumulation, ZeRO优化等）
以上调整方案即可有效解决你的显存溢出问题。