使用transformers库运行大模型时报错：Sliding Window Attention is enabled but not implemented for `sdpa`; unexpected results may be encountered. 进程已结束，退出代码为 -1073741819 (0xC0000005)

### 解决 Hugging Face Transformers 库中大模型滑动窗口注意力未实现及进程异常终止问题 当使用 `transformers` 库中的大型语言模型（LLM），特别是像 Gemma2 这样的模型，在推理过程中可能会遇到 CUDA 错误或其他内存管理问题。具体来说，如果提示词 (prompt) 和新生成的标记总数超过了最大窗口大小（例如 4096 tokens），则会出现 CUDA 错误[^1]。 #### 方法一：分段处理输入序列 一种解决方案是对较长的输入序列进行分割并分别处理。通过这种方式可以避免单次调用时超过 GPU 的显存限制： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_name") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model_name") def process_long_input(input_text, max_length=4096): inputs = tokenizer.encode_plus( input_text, add_special_tokens=True, truncation=True, padding='max_length', max_length=max_length, return_tensors="pt" ) outputs = model.generate(**inputs) generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return generated_text ``` 这种方法适用于较短文本片段的情况；但对于非常长的文章，则需进一步优化策略来保持上下文连贯性。 #### 方法二：启用 Flash Attention 或 Xformers 某些情况下可以通过配置环境变量或修改模型参数的方式开启更高效的注意力机制实现方式——Flash Attention 或者 Xformers 来提高性能和稳定性: ```bash export TRANSFORMERS_ATTN_MASK_CHECKPOINTING=true export USE_FLASH_ATTENTION=1 ``` 对于 PyTorch 用户还可以尝试安装 [XFormers](https://github.com/facebookresearch/xformers)，它提供了更快捷有效的多头自注意计算方法，并且支持多种硬件平台上的高效执行。 #### 方法三：调整批处理大小和其他超参设置 适当减小批量尺寸(batch size)以及学习率等超参数也可以帮助缓解资源紧张状况下的崩溃现象。此外，确保有足够的交换空间(swap space)作为临时存储区域也很重要。 #### 方法四：利用分布式训练框架 采用分布式训练技术可以在多个设备之间分配工作负载，从而有效降低单一节点的压力。这不仅有助于加快整体运算速度，还能显著减少因内存不足而导致的任务失败概率。 以上几种措施可以根据实际情况组合应用以达到最佳效果。值得注意的是，针对特定版本的库文件可能存在差异化的兼容性和功能特性，请务必查阅官方文档获取最新指导建议。