RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.01 GiB (GPU 0; 5.78 GiB total capacity; 1019.45 MiB already allocated; 880.94 MiB free; 2.08 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

这个错误通常是因为GPU内存不足导致的。您可以尝试通过以下几种方法解决这个问题：

1. 减少模型的批处理大小：减小每个批次中的样本数量，以减少GPU内存的使用量。

2. 缩小模型的规模：尝试使用更小的模型或者减少模型中的隐藏层、注意力头等参数，以减少模型占用的内存。

3. 使用更大的GPU：如果您有更大内存容量的GPU可用，可以尝试切换到该GPU来解决内存不足的问题。

4. 使用混合精度训练：PyTorch提供了混合精度训练的功能，通过使用半精度浮点数（FP16）来减少内存占用。

5. 清理GPU缓存：在训练过程中定期清理GPU缓存，可以使用`torch.cuda.empty_cache()`来释放缓存。

6. 优化模型代码：检查模型代码是否存在无用的计算或者内存占用较大的操作，尽量避免不必要的内存消耗。

希望以上方法能够帮助您解决CUDA内存不足的问题。如果问题仍然存在，请提供更多关于您的环境和代码的详细信息，以便我们能够更好地帮助您。