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大概率是解决了这个问题，我去显卡租赁平台租了个 P100 还是 V100,16G 内存，程序果然可以跑起来了。
但还是不够用，这次的提示很明显，cuda 的内存不够了。由于不会调参数，只能用更高性能的显卡去试了。
或者按网上的一些优化，试着把 batch_size 从 64 调到 32 ，只是不知道影响大不大。任重道远！

各位好，请问一个大小为 4 到 5g 的数据集，一个小时能够跑完吗？
我打算去租个大点显存的显卡，看一下到底是环境的问题还是配置不够。

好问题，我之前在使用 helix 的时候也遇到了这个问题。解决方法就是定位到 `{` 或 `}`，然后在 `a` 或者 `i` 吧，这样肯定不能说是快速。可能 vim 会有专用的快捷键。如果经常使用的话， 建议按照上面的设置快捷键。

@lonewolfakela 是的，这个 warning 好像也是不用管的。所以我现在就是觉得，要么 colab 12G 的显存不够用，要么就是环境的问题。

谢谢各位，我这才明白原来环境不用一模一样，直接跑就是了。然后的话只安装了一个 transformers 就可以跑了。我之前其实也跑通过，但是一分钟不到 colab 就崩溃了，所以我以为环境一定要大概相同才能跑。

然后刚才直接跑了一下，还是一分钟不到就崩溃了。

warning 信息只有
```
2023-03-14 02:02:56.805401: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX2 FMA
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
2023-03-14 02:03:00.821268: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.7'; dlerror: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /usr/lib64-nvidia
2023-03-14 02:03:00.822404: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.7'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /usr/lib64-nvidia
2023-03-14 02:03:00.822449: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.
```

然后关于显卡的话，由于之前 colab 崩溃，我也以为是显卡配置。我问过我的导师，他说 T4 足够了。

谢谢大佬的建议，学到了很多改进的地方。

键盘映射可以用这个 RemapKey ，我之前想把 caps 映射成 ctrl ，然后 powertoys 也是经常会失效，就换这个了

如果喜欢 vim 类型的编辑器的话，可以试试 helix ，比 vim 容易上手

sublime

除了合适的字体比较难找之外 没什么缺点