问题描述：
微调baichuan2-7b模型，验证一轮后继续训练第一个iteration显存大幅增加
项目链接：
https://github.com/wp931120/baichuan_sft_lora
具体描述：
由于某些原因，笔者是在transformers4.30.2、torch2.0.1，accelerate==0.22版本上进行实验。
在训练过程中，发现显存溢出，考虑是句子长度问题，将1024设置为512。
然而训练还是显存溢出，通过调试分析，在评估验证集之前，显存大概占用11G左右，在评估过程中，显存依然保持11G左右，然而评估一结束，继续训练时，显存大幅增加，变为20G左右，后面不管怎么训练和评估，显存基本上都维持在20G。
然而根据项目作者的实验，明明12G左右的显存就够。
为此，后经群里大佬提示，考虑释放torch缓存或者更新transformers版本。
1、尝试各种方式在评估之后释放显存依然无效。
2、由于某些原因无法更新transformers版本，暂无法验证。
由于作者在原始代码上的更改并不多，遂怀疑是否是由于基座大模型（baichuan2-7b）的原因导致显存增加，因此将基座大模型换成chatglm2-6b，将数据处理的代码稍作修改后进行实验，发现模型在评估后继续训练显存没有大幅增加。
至此，虽然不清楚为什么baichuan-7b在当前环境无法正常训练，可能的原因是当前版本的transformers不太足够支持baichuan-7b的训练，对chatglm2-6b训练是足够的。
注释：
卡2是chatglm2-6b在qlora训练模式下的显存占用，卡3是baichuan2-7b在qlora训练模式下的显存占用。
