Seu treino quebra com um erro de CUDA out of memory. Me explique o que você checa.

Percorra os consumidores de memória em ordem: batch size e comprimento de sequência, ativações retidas para a passagem backward, estado do otimizador, e fragmentação por causa de formatos variáveis. Correções rápidas são um batch menor com gradient accumulation para preservar o batch efetivo, gradient checkpointing, bf16 e um otimizador eficiente em memória. Cheque também se você não está acumulando tensores que ainda carregam um grafo de computação.

A primeira coisa que eu checo é se ele morre na hora ou depois de algumas centenas de passos, porque são bugs diferentes. Imediato é problema de capacidade, crescente é vazamento. Para capacidade eu decomponho o que está de fato residente: pesos, gradientes, estado do otimizador (com o Adam são duas cópias extras) e ativações salvas para a passagem backward. Num transformer as ativações normalmente dominam, e elas escalam com batch size vezes comprimento de sequência, então esses são os primeiros botões. Eu reduzo o batch e uso gradient accumulation para manter o batch efetivo idêntico, o que custa tempo de relógio e nada mais. Depois gradient checkpointing, que recomputa ativações durante o backward e troca cerca de trinta por cento de computação extra por uma economia grande de memória. O bf16 corta o tamanho das ativações pela metade em cima disso. Se cresce com os passos, algo está segurando um grafo. O clássico é anexar o tensor cru de loss a uma lista para logging, o que mantém vivo o grafo de computação de cada passo, e a correção é chamar item nele. Eu confirmo imprimindo memória allocated e reserved a cada cem passos, porque uma escada limpa subindo é a pista.