Tu entrenamiento se cae con un error de memoria agotada en CUDA. Cuéntame qué compruebas.

Recorre los consumidores de memoria en orden: tamaño de batch y longitud de secuencia, activaciones retenidas para el pase hacia atrás, estado del optimizador, y fragmentación por formas variables. Los arreglos rápidos son un batch más pequeño con acumulación de gradiente para conservar el batch efectivo, checkpointing de gradientes, bf16 y un optimizador eficiente en memoria. Comprueba también que no estés acumulando tensores que todavía arrastran un grafo de cómputo.

Lo primero que compruebo es si muere de inmediato o tras unos cientos de pasos, porque son bugs distintos. Inmediato es un problema de capacidad, creciente es una fuga. Para la capacidad desgloso qué hay realmente residente: pesos, gradientes, estado del optimizador (con Adam eso son dos copias extra) y activaciones guardadas para el pase hacia atrás. En un transformer las activaciones suelen dominar, y escalan con el tamaño de batch por la longitud de secuencia, así que esos son los primeros mandos. Bajo el batch y uso acumulación de gradiente para mantener idéntico el batch efectivo, lo que cuesta tiempo de reloj pero nada más. Luego checkpointing de gradientes, que recalcula las activaciones durante el pase hacia atrás y cambia alrededor de un treinta por ciento de cómputo extra por un ahorro grande de memoria. bf16 reduce a la mitad el tamaño de las activaciones encima de eso. Si crece con los pasos, algo está reteniendo un grafo. El clásico es añadir el tensor de pérdida en crudo a una lista para loguear, lo que mantiene vivo el grafo de cómputo de cada paso, y el arreglo es llamar a item sobre él. Lo confirmo imprimiendo la memoria asignada y la reservada cada cien pasos, porque una escalera limpia hacia arriba es la pista.