我正在尝试使用 meta-llama/Llama-2-7b-hf 模型并在我的场所本地运行它，但会话在此过程中崩溃了。

我正在尝试使用 meta-llama/Llama-2-7b-hf 模型并在我的场所本地运行它。为此，我使用 Google Colab 并从 Hugging Face 获取了访问密钥。我正在利用他们的变压器库来完成必要的任务。最初，我在 Google Colab 上使用 T4 GPU 运行时堆栈，它提供 12.7 GB 系统 RAM、15.0 GB GPU RAM 和 78.2 GB 磁盘空间。尽管有这些资源，我的会话还是崩溃了，并且遇到了以下错误：

随后，我切换到 TPU V2 运行时堆栈，它提供 334.6 GB 的系统 RAM 和 225.3 GB 的磁盘空间，但问题仍然存在。

这是我的代码：

!pip install transformers
!pip install --upgrade transformers

from huggingface_hub import login
login(token='Access Token From Hugging Face')

import pandas as pd
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer
from torch.utils.data import Dataset

# Load pre-trained Meta-Llama-3.1-8B model
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)