SD大模型通常需要较高的计算和存储资源，因此不是所有机器都能够在内存中进行训练。对于只有几十GB内存的机器而言，通常无法一次性加载整个数据集和模型参数。但是，可以通过分批读取数据并使用梯度下降等优化算法进行更新，以实现逐步训练模型的效果。此外，还可以使用分布式训练或外部存储器等技术来解决内存限制的问题。
SD大模型可以用内存训练吗
1、SD（self-distillation）大模型通常需要大量的参数和计算资源进行训练，因此通常不适合内存训练。
2、在内存训练期间，计算设备的内存要足够装下整个模型，而SD大模型的层数和参数量通常都非常大，因此需要更高的计算资源。
3、 另外，内存训练通常需要较长的训练时间，而SD大模型的训练时间也需要相应地增加，因此从时间上也不太适合内存训练。