在 allennlp 中使用 Transformer QA 预训练模型进行阅读理解的通过限制答案

【问题标题】：Passage limit for Reading comprehension by using Transformer QA pretrained model in allennlp在 allennlp 中使用 Transformer QA 预训练模型进行阅读理解的通过限制
【发布时间】：2021-08-31 14:11:09
【问题描述】：

在 allennlp 中使用 transformer-qa 模型进行阅读理解的最大通过限制或硬件限制是多少：

Predictor.from_path('https://storage.googleapis.com/allennlp-public-models/transformer-qa-2020-10-03.tar.gz').predict(passage=passage, question =问题）

我收到“DefaultCPUAllocator：内存不足：您尝试分配 23437770752 字节。购买新 RAM！”错误

【问题讨论】：

标签： deep-learning nlp transformer question-answering allennlp

【解决方案1】：

我不认为该错误消息来自 AllenNLP。得到它时你在跑什么？

这个数字代表 22GB，这对于 TransformerQA 模型来说太大了，除非您要发送一个非常大的序列。一般来说，TransformerQA 一次只能做 512 个令牌。如果您的文本有超过 512 个标记，它将把它分成多个长度为 512 的序列。它创建的这些 512 长度序列的数量的唯一限制是您的内存大小和您的耐心。

【讨论】：