我正在尝试使用 meta-llama/llama-2-7b-hf 模型并在我的场所本地运行它，但会话在此过程中崩溃了。

我正在尝试使用 meta-llama/llama-2-7b-hf 模型并在我的场所本地运行它。为此，我使用 google colab 并从 hugging face 获取了访问密钥。我正在利用他们的变压器库来完成必要的任务。最初，我在 google colab 上使用 t4 gpu 运行时堆栈，它提供 12.7 gb 系统 ram、15.0 gb gpu ram 和 78.2 gb 磁盘空间。尽管有这些资源，我的会话还是崩溃了，并且遇到了以下错误：

随后，我切换到 tpu v2 运行时堆栈，它提供 334.6 gb 的系统 ram 和 225.3 gb 的磁盘空间，但问题仍然存在。

Web Accessibility (WCAG 2 AA))

将 WCAG 2 AA 无障碍标准应用于设计系统、UI 组件和网页——通过可运行的验证器进行对比度计算，采用设计 token 模式使颜色天生可访问，设定排版和焦点状态规则，并提供语义检查清单。适用于构建或审查 UI。

下载

这是我的代码：

!pip install transformers
!pip install --upgrade transformers

from huggingface_hub import login
login(token='Access Token From Hugging Face')

import pandas as pd
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer
from torch.utils.data import Dataset

# Load pre-trained Meta-Llama-3.1-8B model
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)