Hugging Face's logo

imthanhlv
/
vigpt2medium

Text Generation
Transformers
PyTorch
JAX
gpt2
text-generation-inference
Inference Endpoints
Model card Files Community
15
vigpt2medium
File size: 202,437 Bytes 
6e1c1f7
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
1001
1002
1003
1004
1005
1006
1007
1008
1009
1010
1011
1012
1013
1014
1015
1016
1017
1018
1019
1020
1021
1022
1023
1024
1025
1026
1027
1028
1029
1030
1031
1032
1033
1034
1035
1036
1037
1038
1039
1040
1041
1042
1043
1044
1045
1046
1047
1048
1049
1050
1051
1052
1053
1054
1055
1056
1057
1058
1059
1060
1061
1062
1063
1064
1065
1066
1067
1068
1069
1070
1071
1072
1073
1074
1075
1076
1077
1078
1079
1080
1081
1082
1083
1084
1085
1086
1087
1088
1089
1090
1091
1092
1093
1094
1095
1096
1097
1098
1099
1100
1101
1102
1103
1104
1105
1106
1107
1108
1109
1110
1111
1112
1113
1114
1115
1116
1117
1118
1119
1120
1121
1122
1123
1124
1125
1126
1127
1128
1129
1130
1131
1132
1133
1134
1135
1136
1137
1138
1139
1140
1141
1142
1143
1144
1145
1146
1147
1148
1149
1150
1151
1152
1153
1154
1155
1156
1157
1158
1159
1160
1161
1162
1163
1164
1165
1166
1167
1168
1169
1170
1171
1172
1173
1174
1175
1176
1177
1178
1179
1180
1181
1182
1183
1184
1185
1186
1187
1188
1189
1190
1191
1192
1193
1194
1195
1196
1197
1198
1199
1200
1201
1202
1203
1204
1205
1206
1207
1208
1209
1210
1211
1212
1213
1214
1215
1216
1217
1218
1219
1220
1221
1222
1223
1224
1225
1226
1227
1228
1229
1230
1231
1232
1233
1234
1235
1236
1237
1238
1239
1240
1241
1242
1243
1244
1245
1246
1247
1248
1249
1250
1251
1252
1253
1254
1255
1256
1257
1258
1259
1260
1261
1262
1263
1264
1265
1266
1267
 
(failed reverse-i-search)`conda ac': ^C
(base) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ conda activate tpuenv
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ ls
config.json  create_config.py  requirements.txt  run_clm_flax.py  tokenizer.json  train_tokenizer.py
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ ./run_clm_flax.py \
>     --output_dir="${MODEL_DIR}" \
>     --model_type="gpt2-medium" \
>     --config_name="${MODEL_DIR}" \
>     --tokenizer_name="${MODEL_DIR}" \
>     --dataset_name="imthanhlv/binhvq_dedup" \
>     --do_train \
>     --do_eval \
>     --block_size="512" \
>     --per_device_train_batch_size="64" \
>     --per_device_eval_batch_size="64" \
>     --learning_rate="5e-3" --warmup_steps="1000" \
>     --adam_beta1="0.9" --adam_beta2="0.98" --weight_decay="0.01" \
>     --overwrite_output_dir \
>     --num_train_epochs="20" \
>     --logging_steps="500" \
>     --save_steps="2500" \
>     --eval_steps="2500" \
>     --preprocessing_num_workers=96 \
>     --push_to^Cub
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ ./run_clm_flax.py     --output_dir="${MODEL_DIR}"     --model_type="gpt2-medium"     --config
_name="${MODEL_DIR}"     --tokenizer_name="${MODEL_DIR}"     --dataset_name="imthanhlv/binhvq_dedup"     --do_train     --do_eval     --block_size="512"
  --per_device_train_batch_size="64"     --per_device_eval_batch_size="64"     --learning_rate="5e-3" --warmup_steps="1000"     --adam_beta1="0.9" --adam_b
eta2="0.98" --weight_decay="0.01"     --overwrite_output_dir     --num_train_epochs="20"     --logging_steps="500"     --save_steps="50000"     --eval_step
s="2500"     --preprocessing_num_workers=96 --push-to-hub
INFO:absl:Unable to initialize backend 'tpu_driver': NOT_FOUND: Unable to find driver in registry given worker:
INFO:absl:Unable to initialize backend 'gpu': NOT_FOUND: Could not find registered platform with name: "cuda". Available platform names are: TPU Interprete
r Host
Traceback (most recent call last):
  File "./run_clm_flax.py", line 766, in <module>
    main()
  File "./run_clm_flax.py", line 310, in main
    model_args, data_args, training_args = parser.parse_args_into_dataclasses()
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/hf_argparser.py", line 215, in parse_args_into_dataclasses
    raise ValueError(f"Some specified arguments are not used by the HfArgumentParser: {remaining_args}")
ValueError: Some specified arguments are not used by the HfArgumentParser: ['--push-to-hub']
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ ./run_clm_flax.py     --output_dir="${MODEL_DIR}"     --model_type="gpt2-medium"     --config
_name="${MODEL_DIR}"     --tokenizer_name="${MODEL_DIR}"     --dataset_name="imthanhlv/binhvq_dedup"     --do_train     --do_eval     --block_size="512"
  --per_device_train_batch_size="64"     --per_device_eval_batch_size="64"     --learning_rate="5e-3" --warmup_steps="1000"     --adam_beta1="0.9" --adam_b
eta2="0.98" --weight_decay="0.01"     --overwrite_output_dir     --num_train_epochs="20"     --logging_steps="500"     --save_steps="50000"     --eval_step
s="2500"     --preprocessing_num_workers=96  --push_to_hub
INFO:absl:Unable to initialize backend 'tpu_driver': NOT_FOUND: Unable to find driver in registry given worker:
INFO:absl:Unable to initialize backend 'gpu': NOT_FOUND: Could not find registered platform with name: "cuda". Available platform names are: TPU Interprete
r Host
INFO:__main__:Training/evaluation parameters TrainingArguments(output_dir='.', overwrite_output_dir=True, do_train=True, do_eval=True, per_device_train_bat
ch_size=64, per_device_eval_batch_size=64, learning_rate=0.005, weight_decay=0.01, adam_beta1=0.9, adam_beta2=0.98, adam_epsilon=1e-08, adafactor=False, nu
m_train_epochs=20.0, warmup_steps=1000, logging_steps=500, save_steps=50000, eval_steps=2500, seed=42, push_to_hub=True, hub_model_id=None, hub_token=None)
Traceback (most recent call last):
  File "./run_clm_flax.py", line 766, in <module>
    main()
  File "./run_clm_flax.py", line 347, in main
    repo_name = get_full_repo_name(
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/file_utils.py", line 2663, in get_full_repo_name
    username = whoami(token)["name"]
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/huggingface_hub/hf_api.py", line 374, in whoami
    raise ValueError(
ValueError: You need to pass a valid `token` or login by using `huggingface-cli login`
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ ^C
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ huggingface-cli login

        _|    _|  _|    _|    _|_|_|    _|_|_|  _|_|_|  _|      _|    _|_|_|      _|_|_|_|    _|_|      _|_|_|  _|_|_|_|
        _|    _|  _|    _|  _|        _|          _|    _|_|    _|  _|            _|        _|    _|  _|        _|
        _|_|_|_|  _|    _|  _|  _|_|  _|  _|_|    _|    _|  _|  _|  _|  _|_|      _|_|_|    _|_|_|_|  _|        _|_|_|
        _|    _|  _|    _|  _|    _|  _|    _|    _|    _|    _|_|  _|    _|      _|        _|    _|  _|        _|
        _|    _|    _|_|      _|_|_|    _|_|_|  _|_|_|  _|      _|    _|_|_|      _|        _|    _|    _|_|_|  _|_|_|_|

        To login, `huggingface_hub` now requires a token generated from https://huggingface.co/settings/token.
        (Deprecated, will be removed in v0.3.0) To login with username and password instead, interrupt with Ctrl+C.

Token:
Login successful
Your token has been saved to /home/lethanh/.huggingface/token
Authenticated through git-credential store but this isn't the helper defined on your machine.
You might have to re-authenticate when pushing to the Hugging Face Hub. Run the following command in your terminal in case you want to set this credential
helper as the default

git config --global credential.helper store
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ git config --global credential.helper store
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ ./run_clm_flax.py     --output_dir="${MODEL_DIR}"     --model_type="gpt2-medium"     --config
_name="${MODEL_DIR}"     --tokenizer_name="${MODEL_DIR}"     --dataset_name="imthanhlv/binhvq_dedup"     --do_train     --do_eval     --block_size="512"
  --per_device_train_batch_size="64"     --per_device_eval_batch_size="64"     --learning_rate="5e-3" --warmup_steps="1000"     --adam_beta1="0.9" --adam_b
eta2="0.98" --weight_decay="0.01"     --overwrite_output_dir     --num_train_epochs="20"     --logging_steps="500"     --save_steps="50000"     --eval_step
s="2500"     --preprocessing_num_workers=96  --push_to_hub
INFO:absl:Unable to initialize backend 'tpu_driver': NOT_FOUND: Unable to find driver in registry given worker:
INFO:absl:Unable to initialize backend 'gpu': NOT_FOUND: Could not find registered platform with name: "cuda". Available platform names are: TPU Interprete
r Host
INFO:__main__:Training/evaluation parameters TrainingArguments(output_dir='.', overwrite_output_dir=True, do_train=True, do_eval=True, per_device_train_bat
ch_size=64, per_device_eval_batch_size=64, learning_rate=0.005, weight_decay=0.01, adam_beta1=0.9, adam_beta2=0.98, adam_epsilon=1e-08, adafactor=False, nu
m_train_epochs=20.0, warmup_steps=1000, logging_steps=500, save_steps=50000, eval_steps=2500, seed=42, push_to_hub=True, hub_model_id=None, hub_token=None)
/home/lethanh/workspace/vigpt2medium/. is already a clone of https://huggingface.co/imthanhlv/vigpt2medium. Make sure you pull the latest changes with `rep
o.git_pull()`.
WARNING:huggingface_hub.repository:/home/lethanh/workspace/vigpt2medium/. is already a clone of https://huggingface.co/imthanhlv/vigpt2medium. Make sure yo
u pull the latest changes with `repo.git_pull()`.
WARNING:datasets.load:Using the latest cached version of the module from /home/lethanh/hfcache/modules/datasets_modules/datasets/imthanhlv--binhvq_dedup/60
d03216e35c1b592ca70ae909d1c1f504292e38e9622d04108a14fe9c34868e (last modified on Sun Jan  2 13:15:15 2022) since it couldn't be found locally at imthanhlv/
binhvq_dedup., or remotely on the Hugging Face Hub.
Traceback (most recent call last):
  File "./run_clm_flax.py", line 766, in <module>
    main()
  File "./run_clm_flax.py", line 365, in main
    dataset = load_dataset(
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/datasets/load.py", line 1657, in load_dataset
    builder_instance = load_dataset_builder(
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/datasets/load.py", line 1499, in load_dataset_builder
    builder_cls = import_main_class(dataset_module.module_path)
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/datasets/load.py", line 109, in import_main_class
    module = importlib.import_module(module_path)
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/importlib/__init__.py", line 127, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1014, in _gcd_import
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 991, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 975, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 671, in _load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 848, in exec_module
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 219, in _call_with_frames_removed
  File "/home/lethanh/hfcache/modules/datasets_modules/datasets/imthanhlv--binhvq_dedup/60d03216e35c1b592ca70ae909d1c1f504292e38e9622d04108a14fe9c34868e/bi
nhvq_dedup.py", line 4, in <module>
    import lm_dataformat
ModuleNotFoundError: No module named 'lm_dataformat'
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ pip install lm_dataformat
Collecting lm_dataformat
  Downloading lm_dataformat-0.0.20-py3-none-any.whl (5.8 kB)
Collecting ujson
  Downloading ujson-5.1.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (44 kB)
     |████████████████████████████████| 44 kB 3.7 MB/s
Collecting zstandard
  Downloading zstandard-0.16.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (2.9 MB)
     |████████████████████████████████| 2.9 MB 28.7 MB/s
Collecting jsonlines
  Downloading jsonlines-3.0.0-py3-none-any.whl (8.5 kB)
Requirement already satisfied: attrs>=19.2.0 in /home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages (from jsonlines->lm_dataformat) (21.4.0)
Installing collected packages: zstandard, ujson, jsonlines, lm-dataformat
Successfully installed jsonlines-3.0.0 lm-dataformat-0.0.20 ujson-5.1.0 zstandard-0.16.0
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ ./run_clm_flax.py     --output_dir="${MODEL_DIR}"     --model_type="gpt2-medium"     --config
_name="${MODEL_DIR}"     --tokenizer_name="${MODEL_DIR}"     --dataset_name="imthanhlv/binhvq_dedup"     --do_train     --do_eval     --block_size="512"
  --per_device_train_batch_size="64"     --per_device_eval_batch_size="64"     --learning_rate="5e-3" --warmup_steps="1000"     --adam_beta1="0.9" --adam_b
eta2="0.98" --weight_decay="0.01"     --overwrite_output_dir     --num_train_epochs="20"     --logging_steps="500"     --save_steps="50000"     --eval_step
s="2500"     --preprocessing_num_workers=96  --push_to_hub
INFO:absl:Unable to initialize backend 'tpu_driver': NOT_FOUND: Unable to find driver in registry given worker:
INFO:absl:Unable to initialize backend 'gpu': NOT_FOUND: Could not find registered platform with name: "cuda". Available platform names are: Host TPU Inter
preter
INFO:__main__:Training/evaluation parameters TrainingArguments(output_dir='.', overwrite_output_dir=True, do_train=True, do_eval=True, per_device_train_bat
ch_size=64, per_device_eval_batch_size=64, learning_rate=0.005, weight_decay=0.01, adam_beta1=0.9, adam_beta2=0.98, adam_epsilon=1e-08, adafactor=False, nu
m_train_epochs=20.0, warmup_steps=1000, logging_steps=500, save_steps=50000, eval_steps=2500, seed=42, push_to_hub=True, hub_model_id=None, hub_token=None)
/home/lethanh/workspace/vigpt2medium/. is already a clone of https://huggingface.co/imthanhlv/vigpt2medium. Make sure you pull the latest changes with `rep
o.git_pull()`.
WARNING:huggingface_hub.repository:/home/lethanh/workspace/vigpt2medium/. is already a clone of https://huggingface.co/imthanhlv/vigpt2medium. Make sure yo
u pull the latest changes with `repo.git_pull()`.
WARNING:datasets.builder:Reusing dataset binhvq (/home/lethanh/hfcache/datasets/imthanhlv___binhvq/text/1.0.0/60d03216e35c1b592ca70ae909d1c1f504292e38e9622
d04108a14fe9c34868e)
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.98it/s]
loading configuration file ./config.json
Model config GPT2Config {
  "_name_or_path": ".",
  "activation_function": "gelu_new",
  "architectures": [
    "GPT2LMHeadModel"
  ],
  "attn_pdrop": 0.0,
  "bos_token_id": 50256,
  "embd_pdrop": 0.0,
  "eos_token_id": 50256,
  "initializer_range": 0.02,
  "layer_norm_epsilon": 1e-05,
  "model_type": "gpt2",
  "n_ctx": 1024,
  "n_embd": 1024,
  "n_head": 16,
  "n_inner": null,
  "n_layer": 24,
  "n_positions": 1024,
  "n_special": 0,
  "predict_special_tokens": true,
  "reorder_and_upcast_attn": false,
  "resid_pdrop": 0.0,
  "scale_attn_by_inverse_layer_idx": false,
  "scale_attn_weights": true,
  "summary_activation": null,
  "summary_first_dropout": 0.1,
  "summary_proj_to_labels": true,
  "summary_type": "cls_index",
  "summary_use_proj": true,
  "task_specific_params": {
    "text-generation": {
      "do_sample": true,
      "max_length": 50
    }
  },
  "transformers_version": "4.15.0",
  "use_cache": true,
  "vocab_size": 50257
}

Could not locate the tokenizer configuration file, will try to use the model config instead.
loading configuration file ./config.json
Model config GPT2Config {
  "_name_or_path": ".",
  "activation_function": "gelu_new",
  "architectures": [
    "GPT2LMHeadModel"
  ],
  "attn_pdrop": 0.0,
  "bos_token_id": 50256,
  "embd_pdrop": 0.0,
  "eos_token_id": 50256,
  "initializer_range": 0.02,
  "layer_norm_epsilon": 1e-05,
  "model_type": "gpt2",
  "n_ctx": 1024,
  "n_embd": 1024,
  "n_head": 16,
  "n_inner": null,
  "n_layer": 24,
  "n_positions": 1024,
  "n_special": 0,
  "predict_special_tokens": true,
  "reorder_and_upcast_attn": false,
  "resid_pdrop": 0.0,
  "scale_attn_by_inverse_layer_idx": false,
  "scale_attn_weights": true,
  "summary_activation": null,
  "summary_first_dropout": 0.1,
  "summary_proj_to_labels": true,
  "summary_type": "cls_index",
  "summary_use_proj": true,
  "task_specific_params": {
    "text-generation": {
      "do_sample": true,
      "max_length": 50
    }
  },
  "transformers_version": "4.15.0",
  "use_cache": true,
  "vocab_size": 50257
}

Didn't find file ./vocab.json. We won't load it.
Didn't find file ./merges.txt. We won't load it.
Didn't find file ./added_tokens.json. We won't load it.
Didn't find file ./special_tokens_map.json. We won't load it.
Didn't find file ./tokenizer_config.json. We won't load it.
loading file None
loading file None
loading file ./tokenizer.json
loading file None
loading file None
loading file None
loading configuration file ./config.json
Model config GPT2Config {
  "_name_or_path": ".",
  "activation_function": "gelu_new",
  "architectures": [
    "GPT2LMHeadModel"
  ],
  "attn_pdrop": 0.0,
  "bos_token_id": 50256,
  "embd_pdrop": 0.0,
  "eos_token_id": 50256,
  "initializer_range": 0.02,
  "layer_norm_epsilon": 1e-05,
  "model_type": "gpt2",
  "n_ctx": 1024,
  "n_embd": 1024,
  "n_head": 16,
  "n_inner": null,
  "n_layer": 24,
  "n_positions": 1024,
  "n_special": 0,
  "predict_special_tokens": true,
  "reorder_and_upcast_attn": false,
  "resid_pdrop": 0.0,
  "scale_attn_by_inverse_layer_idx": false,
  "scale_attn_weights": true,
  "summary_activation": null,
  "summary_first_dropout": 0.1,
  "summary_proj_to_labels": true,
  "summary_type": "cls_index",
  "summary_use_proj": true,
  "task_specific_params": {
    "text-generation": {
      "do_sample": true,
      "max_length": 50
    }
  },
  "transformers_version": "4.15.0",
  "use_cache": true,
  "vocab_size": 50257
}

Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.
 #2: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:40<00:00,  3.14s/ba]
 #1: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:43<00:00,  3.15s/ba]
 #5: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:43<00:00,  3.15s/ba]
 #19: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:42<00:00,  3.15s/ba]
 #24: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:42<00:00,  3.15s/ba]
 #3: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:44<00:00,  3.16s/ba]
 #20: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:44<00:00,  3.16s/ba]
 #29: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:43<00:00,  3.16s/ba]
 #54: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:42<00:00,  3.15s/ba]
 #17: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:45<00:00,  3.16s/ba]
 #56: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:43<00:00,  3.15s/ba]
 #22: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:45<00:00,  3.17s/ba]
 #32: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:45<00:00,  3.16s/ba]
 #14: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:46<00:00,  3.17s/ba]
 #44: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:45<00:00,  3.16s/ba]
 #43: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:45<00:00,  3.16s/ba]
 #58: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:45<00:00,  3.16s/ba]
 #35: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:46<00:00,  3.17s/ba]
 #38: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:46<00:00,  3.17s/ba]
 #30: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:46<00:00,  3.17s/ba]
 #41: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:46<00:00,  3.17s/ba]
 #23: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:47<00:00,  3.18s/ba]
 #45: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:46<00:00,  3.17s/ba]
 #78: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:43<00:00,  3.15s/ba]
 #57: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:45<00:00,  3.17s/ba]
 #55: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:46<00:00,  3.17s/ba]
 #60: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:45<00:00,  3.17s/ba]
 #15: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:48<00:00,  3.18s/ba]
 #74: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:44<00:00,  3.16s/ba]
 #21: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:48<00:00,  3.18s/ba]
 #59: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:45<00:00,  3.17s/ba]
 #18: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:49<00:00,  3.18s/ba]
 #75: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:44<00:00,  3.16s/ba]
 #27: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:48<00:00,  3.18s/ba]
 #72: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:44<00:00,  3.16s/ba]
 #47: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:47<00:00,  3.18s/ba]
 #76: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:44<00:00,  3.16s/ba]
 #82: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:43<00:00,  3.16s/ba]
 #80: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:44<00:00,  3.16s/ba]
 #61: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:46<00:00,  3.17s/ba]
 #77: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:44<00:00,  3.16s/ba]
 #63: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:46<00:00,  3.17s/ba]
 #51: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:48<00:00,  3.18s/ba]
 #79: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:45<00:00,  3.16s/ba]
 #86: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:44<00:00,  3.16s/ba]
 #85: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:44<00:00,  3.16s/ba]
 #91: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:44<00:00,  3.16s/ba]
 #69: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:46<00:00,  3.17s/ba]
 #6: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:52<00:00,  3.20s/ba]
 #0: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:52<00:00,  3.20s/ba]
 #7: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:52<00:00,  3.20s/ba]
 #49: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:49<00:00,  3.18s/ba]
 #36: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:50<00:00,  3.19s/ba]
 #40: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:50<00:00,  3.19s/ba]
 #10: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:52<00:00,  3.20s/ba]
 #84: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:46<00:00,  3.17s/ba]
 #50: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:50<00:00,  3.19s/ba]
 #11: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:53<00:00,  3.20s/ba]
 #92: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:45<00:00,  3.17s/ba]
 #42: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:50<00:00,  3.19s/ba]
 #12: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:53<00:00,  3.20s/ba]
 #73: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:48<00:00,  3.18s/ba]
 #33: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:52<00:00,  3.20s/ba]
 #4: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:53<00:00,  3.20s/ba]
 #66: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:49<00:00,  3.18s/ba]
 #13: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:53<00:00,  3.20s/ba]
 #83: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:46<00:00,  3.17s/ba]
 #37: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:51<00:00,  3.19s/ba]
 #88: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:46<00:00,  3.17s/ba]
 #31: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:52<00:00,  3.20s/ba]
 #81: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:47<00:00,  3.18s/ba]
 #9: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:54<00:00,  3.21s/ba]
 #68: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:49<00:00,  3.18s/ba]
 #16: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:54<00:00,  3.21s/ba]
 #67: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:50<00:00,  3.19s/ba]
 #65: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:50<00:00,  3.19s/ba]
 #53: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:52<00:00,  3.20s/ba]
 #8: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:54<00:00,  3.21s/ba]
 #46: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:51<00:00,  3.20s/ba]
 #70: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:50<00:00,  3.19s/ba]
 #62: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:51<00:00,  3.19s/ba]
 #39: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:53<00:00,  3.20s/ba]
 #34: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:54<00:00,  3.21s/ba]
 #64: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:52<00:00,  3.20s/ba]
 #25: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:55<00:00,  3.21s/ba]
 #90: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:49<00:00,  3.19s/ba]
 #94: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:50<00:00,  3.19s/ba]
 #71: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:52<00:00,  3.20s/ba]
 #28: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:56<00:00,  3.22s/ba]
 #26: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:57<00:00,  3.22s/ba]
 #87: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:51<00:00,  3.19s/ba]
 #95: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:50<00:00,  3.19s/ba]
 #93: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:50<00:00,  3.19s/ba]
 #89: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [10:54<00:00,  3.21s/ba]
 #48: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [11:00<00:00,  3.24s/ba]
 #52: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [11:03<00:00,  3.25s/ba]
https://symbolize.stripped_domain/r/?trace=7fba8e9a4410,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a
3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9
a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e
9a3d9d&map=921e3427503a047331cf19475748bda2:7fba80899000-7fba8ec9ec30
E0102 13:46:29.353747   55243 process_state.cc:1069] RAW: Signal 11 raised at PC: 0x7fba8e9a4410 while already in FailureSignalHandler!
E0102 13:46:29.353806   55243 process_state.cc:1103] RAW: Raising 11 signal with default behavior
 #8: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.05ba/s]
 #10: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.10ba/s]
 #1: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.22s/ba]
 #12: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.06s/ba]
 #0: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.27s/ba]
 #4: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.42s/ba]
 #2: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.45s/ba]
 #16: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.22s/ba]
 #3: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.45s/ba]
 #5: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.47s/ba]
 #6: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.48s/ba]
 #7: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.48s/ba]
 #19: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.24s/ba]
 #9: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.48s/ba]
 #15: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.40s/ba]
 #23: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.34s/ba]
 #14: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.51s/ba]
 #18: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.49s/ba]
 #11: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.66s/ba]
 #13: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.63s/ba]
 #20: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.51s/ba]
 #21: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.58s/ba]
 #17: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.69s/ba]
 #31: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.45s/ba]
 #22: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.63s/ba]
 #24: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.62s/ba]
 #29: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.56s/ba]
 #32: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.51s/ba]
 #26: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.62s/ba]
 #34: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.49s/ba]
 #25: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.68s/ba]
 #39: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.43s/ba]
 #30: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.61s/ba]
 #28: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.68s/ba]
 #44: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.41s/ba]
 #33: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.66s/ba]
 #40: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.53s/ba]
 #45: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.39s/ba]
 #27: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.77s/ba]
 #41: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.50s/ba]
 #38: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.58s/ba]
 #62: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.01s/ba]
 #35: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.64s/ba]
 #63: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.04s/ba]
 #47: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.40s/ba]
 #43: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.52s/ba]
 #37: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.66s/ba]
 #65: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.01s/ba]
 #64: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.05s/ba]
 #48: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.42s/ba]
 #46: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.47s/ba]
 #66: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.03s/ba]
 #67: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.02s/ba]
 #58: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.22s/ba]
 #42: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.63s/ba]
 #36: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.77s/ba]
 #70: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.01s/ba]
 #71: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.00ba/s]
 #49: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.49s/ba]
 #69: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.05s/ba]
 #68: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.07s/ba]
 #56: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.34s/ba]
 #51: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.53s/ba]
 #50: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.55s/ba]
 #55: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.39s/ba]
 #59: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.36s/ba]
 #61: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.32s/ba]
 #52: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.39s/ba]
 #53: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.43s/ba]
 #60: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.41s/ba]
 #57: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.47s/ba]
 #72: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.14s/ba]
 #54: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.48s/ba]
 #73: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.15s/ba]
 #81: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.06ba/s]
 #79: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.01s/ba]
 #75: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.18s/ba]
 #82: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.03ba/s]
 #76: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.21s/ba]
 #74: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.32s/ba]
 #86: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.01ba/s]
 #83: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.03s/ba]
 #77: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.26s/ba]
 #78: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.27s/ba]
 #89: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.04ba/s]
 #88: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.00ba/s]
 #84: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.11s/ba]
 #80: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.25s/ba]
 #87: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.08s/ba]
 #90: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.00s/ba]
 #85: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.17s/ba]
 #91: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.01s/ba]
 #95: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.07ba/s]
 #94: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.03ba/s]
 #93: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.00s/ba]
 #92: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.03s/ba]
https://symbolize.stripped_domain/r/?trace=7fba8e9a4410,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a
3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9
a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e
9a3d9d&map=921e3427503a047331cf19475748bda2:7fba80899000-7fba8ec9ec30
E0102 13:46:41.095923   56001 process_state.cc:1069] RAW: Signal 11 raised at PC: 0x7fba8e9a4410 while already in FailureSignalHandler!
E0102 13:46:41.096767   56001 process_state.cc:1103] RAW: Raising 11 signal with default behavior
https://symbolize.stripped_domain/r/?trace=7fba8e9a4410,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a
3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9
a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e
9a3d9d&map=921e3427503a047331cf19475748bda2:7fba80899000-7fba8ec9ec30
E0102 13:46:41.097659   56000 process_state.cc:1069] RAW: Signal 11 raised at PC: 0x7fba8e9a4410 while already in FailureSignalHandler!
E0102 13:46:41.097727   56000 process_state.cc:1103] RAW: Raising 11 signal with default behavior
 #2: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:12<00:00,  1.24s/ba]
 #9: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:13<00:00,  1.24s/ba]
 #3: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:13<00:00,  1.24s/ba]
 #47: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:11<00:00,  1.23s/ba]
 #5: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:14<00:00,  1.25s/ba]
 #29: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:13<00:00,  1.24s/ba]
 #23: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:13<00:00,  1.24s/ba]
 #6: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:15<00:00,  1.25s/ba]
 #14: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:14<00:00,  1.25s/ba]
 #94: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:10<00:00,  1.23s/ba]
 #86: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:11<00:00,  1.23s/ba]
 #30: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:15<00:00,  1.25s/ba]
 #18: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:15<00:00,  1.25s/ba]
 #13: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #55: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:14<00:00,  1.25s/ba]
 #1: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #4: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #49: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:14<00:00,  1.25s/ba]
 #56: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:14<00:00,  1.25s/ba]
 #58: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:14<00:00,  1.25s/ba]
 #0: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #57: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:13<00:00,  1.24s/ba]
 #8: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #19: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #11: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #87: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:12<00:00,  1.24s/ba]
 #62: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:14<00:00,  1.25s/ba]
 #90: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:12<00:00,  1.24s/ba]
 #54: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:15<00:00,  1.25s/ba]
 #25: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #17: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:17<00:00,  1.26s/ba]
 #91: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:12<00:00,  1.24s/ba]
 #20: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #21: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:17<00:00,  1.26s/ba]
 #85: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:12<00:00,  1.24s/ba]
 #89: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:12<00:00,  1.24s/ba]
 #52: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:15<00:00,  1.25s/ba]
 #59: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:15<00:00,  1.25s/ba]
 #92: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:12<00:00,  1.24s/ba]
 #16: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:17<00:00,  1.26s/ba]
 #12: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:17<00:00,  1.26s/ba]
 #69: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:14<00:00,  1.25s/ba]
 #41: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #32: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #44: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:17<00:00,  1.26s/ba]
 #35: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #64: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:15<00:00,  1.25s/ba]
 #67: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:15<00:00,  1.25s/ba]
 #63: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:15<00:00,  1.25s/ba]
 #37: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #70: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:15<00:00,  1.25s/ba]
 #24: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:17<00:00,  1.26s/ba]
 #74: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:14<00:00,  1.25s/ba]
 #93: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:13<00:00,  1.24s/ba]
 #7: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:18<00:00,  1.27s/ba]
 #46: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:17<00:00,  1.26s/ba]
 #40: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:17<00:00,  1.26s/ba]
 #75: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:15<00:00,  1.25s/ba]
 #82: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:14<00:00,  1.25s/ba]
 #81: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:14<00:00,  1.25s/ba]
 #65: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #15: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:18<00:00,  1.27s/ba]
 #31: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:18<00:00,  1.27s/ba]
 #53: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:17<00:00,  1.26s/ba]
 #33: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:18<00:00,  1.27s/ba]
 #42: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:17<00:00,  1.26s/ba]
 #73: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:15<00:00,  1.25s/ba]
 #66: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #61: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:17<00:00,  1.26s/ba]
 #51: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:17<00:00,  1.26s/ba]
 #60: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:17<00:00,  1.26s/ba]
 #50: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:17<00:00,  1.26s/ba]
 #95: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:14<00:00,  1.25s/ba]
 #80: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:15<00:00,  1.25s/ba]
 #84: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:15<00:00,  1.25s/ba]
 #28: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:19<00:00,  1.27s/ba]
 #88: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:15<00:00,  1.25s/ba]
 #27: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:19<00:00,  1.27s/ba]
 #43: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:18<00:00,  1.27s/ba]
 #38: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:18<00:00,  1.27s/ba]
 #78: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #34: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:19<00:00,  1.27s/ba]
 #79: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #76: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:16<00:00,  1.26s/ba]
 #22: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:20<00:00,  1.28s/ba]
 #48: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:19<00:00,  1.27s/ba]
 #45: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:19<00:00,  1.27s/ba]
 #72: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:17<00:00,  1.26s/ba]
 #10: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:21<00:00,  1.28s/ba]
 #26: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:20<00:00,  1.28s/ba]
 #39: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:19<00:00,  1.27s/ba]
 #71: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:18<00:00,  1.27s/ba]
 #77: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:17<00:00,  1.26s/ba]
 #36: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:20<00:00,  1.28s/ba]
 #68: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:20<00:00,  1.28s/ba]
 #83: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 204/204 [04:19<00:00,  1.27s/ba]
https://symbolize.stripped_domain/r/?trace=7fba8e9a4410,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a
3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9
a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e
9a3d9d&map=921e3427503a047331cf19475748bda2:7fba80899000-7fba8ec9ec30
E0102 13:51:18.395334   56123 process_state.cc:1069] RAW: Signal 11 raised at PC: 0x7fba8e9a4410 while already in FailureSignalHandler!
E0102 13:51:18.395427   56123 process_state.cc:1103] RAW: Raising 11 signal with default behavior
 #0: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.50ba/s]
 #1: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.86ba/s]
 #2: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.86ba/s]
 #29: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.35ba/s]
 #4: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.73ba/s]
 #15: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.87ba/s]
 #12: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.79ba/s]
 #10: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.76ba/s]
 #3: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.65ba/s]
 #6: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.67ba/s]
 #19: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.81ba/s]
 #7: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.62ba/s]
 #8: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.63ba/s]
 #5: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.59ba/s]
 #17: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.75ba/s]
 #13: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.68ba/s]
 #48: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.94ba/s]
 #21: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.82ba/s]
 #20: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.77ba/s]
 #9: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.58ba/s]
 #23: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.69ba/s]
 #49: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.75ba/s]
 #30: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.77ba/s]
 #16: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.58ba/s]
 #51: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.85ba/s]
 #31: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.75ba/s]
 #22: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.63ba/s]
 #18: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.57ba/s]
 #11: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.46ba/s]
 #25: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.63ba/s]
 #34: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.73ba/s]
 #33: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.71ba/s]
 #53: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.82ba/s]
 #27: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.61ba/s]
 #14: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.45ba/s]
 #26: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.57ba/s]
 #24: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.56ba/s]
 #32: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.63ba/s]
 #52: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.51ba/s]
 #28: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.56ba/s]
 #54: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.66ba/s]
 #39: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.74ba/s]
 #41: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.79ba/s]
 #40: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.72ba/s]
 #47: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.91ba/s]
 #36: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.58ba/s]
 #37: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.56ba/s]
 #50: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.08ba/s]
 #35: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.51ba/s]
 #45: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.74ba/s]
 #42: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.63ba/s]
 #38: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.53ba/s]
 #46: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.72ba/s]
 #63: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.74ba/s]
 #43: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.60ba/s]
 #65: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.80ba/s]
 #44: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.60ba/s]
 #67: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.74ba/s]
 #68: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.67ba/s]
 #56: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.04ba/s]
 #75: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.77ba/s]
 #58: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.04ba/s]
 #57: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.96ba/s]
 #61: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.07ba/s]
 #60: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.02ba/s]
 #66: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.27ba/s]
 #55: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.79ba/s]
 #59: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.89ba/s]
 #64: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.03ba/s]
 #62: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.95ba/s]
 #69: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.17ba/s]
 #70: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.16ba/s]
 #83: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.70ba/s]
 #71: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.18ba/s]
 #77: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.35ba/s]
 #82: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.56ba/s]
 #74: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.20ba/s]
 #86: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.77ba/s]
 #72: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.08ba/s]
 #88: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.82ba/s]
 #73: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.02ba/s]
 #76: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.08ba/s]
 #93: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  3.07ba/s]
 #94: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  3.05ba/s]
 #79: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.06ba/s]
 #85: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.38ba/s]
 #95: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  3.11ba/s]
 #87: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.42ba/s]
 #89: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.61ba/s]
 #90: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.66ba/s]
 #80: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.02ba/s]
 #84: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.20ba/s]
 #81: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.98ba/s]
 #92: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.62ba/s]
 #78: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.89ba/s]
 #91: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  2.24ba/s]
https://symbolize.stripped_domain/r/?trace=7fba8e9a4410,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a
3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9
a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e9a3d9d,7fba8e93b8a0,7fbb3af633bf,7fba8e
9a3d9d&map=921e3427503a047331cf19475748bda2:7fba80899000-7fba8ec9ec30
E0102 13:51:27.875289   56422 process_state.cc:1069] RAW: Signal 11 raised at PC: 0x7fba8e9a4410 while already in FailureSignalHandler!
E0102 13:51:27.877104   56422 process_state.cc:1103] RAW: Raising 11 signal with default behavior
WARNING:__main__:Unable to display metrics through TensorBoard because some package are not installed: No module named 'tensorflow'
INFO:__main__:***** Running training *****
INFO:__main__:  Num examples = 26035798
INFO:__main__:  Num Epochs = 20
INFO:__main__:  Instantaneous batch size per device = 64
INFO:__main__:  Total train batch size (w. parallel & distributed) = 512
INFO:__main__:  Total optimization steps = 1017020
Epoch ... :   0%|                                                                                                                   | 0/20 [01:32<?, ?it/s]
Traceback (most recent call last):
  File "./run_clm_flax.py", line 766, in <module>
    main()
  File "./run_clm_flax.py", line 681, in main
    state, train_metric = p_train_step(state, batch)
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/_src/traceback_util.py", line 162, in reraise_with_filtered_traceback
    return fun(*args, **kwargs)
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/_src/api.py", line 2058, in cache_miss
    out_tree, out_flat = f_pmapped_(*args, **kwargs)
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/_src/api.py", line 1934, in f_pmapped
    out = pxla.xla_pmap(
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/core.py", line 1727, in bind
    return call_bind(self, fun, *args, **params)
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/core.py", line 1652, in call_bind
    outs = primitive.process(top_trace, fun, tracers, params)
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/core.py", line 1730, in process
    return trace.process_map(self, fun, tracers, params)
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/core.py", line 633, in process_call
    return primitive.impl(f, *tracers, **params)
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/interpreters/pxla.py", line 766, in xla_pmap_impl
    compiled_fun, fingerprint = parallel_callable(
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/linear_util.py", line 263, in memoized_fun
    ans = call(fun, *args)
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/interpreters/pxla.py", line 797, in parallel_callable
    pmap_executable = pmap_computation.compile()
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/_src/profiler.py", line 206, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/interpreters/pxla.py", line 1048, in compile
    self._executable = PmapExecutable.from_hlo(self._hlo, *self.compile_args)
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/interpreters/pxla.py", line 1171, in from_hlo
    compiled = dispatch.compile_or_get_cached(
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/_src/dispatch.py", line 534, in compile_or_get_cached
    return backend_compile(backend, computation, compile_options)
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/_src/profiler.py", line 206, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/_src/dispatch.py", line 514, in backend_compile
    return backend.compile(built_c, compile_options=options)
jax._src.traceback_util.UnfilteredStackTrace: RuntimeError: RESOURCE_EXHAUSTED: Ran out of memory in memory space hbm. Used 33.22G of 15.48G hbm. Exceeded
hbm capacity by 17.74G.

Total hbm usage >= 33.74G:
    reserved        530.00M
    program          33.22G
    arguments            0B

Output size 0B; shares 0B with arguments.

Program hbm requirement 33.22G:
    global           196.0K
    scoped           205.0K
    HLO temp         33.22G (100.0% utilization: Unpadded (32.90G) Padded (32.91G), 1.0% fragmentation (323.29M))

  Largest program allocations in hbm:

  1. Size: 3.07G
     Shape: bf16[64,511,50257]{1,2,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 3.06G
     Extra memory due to padding: 6.57M (1.0x expansion)
     XLA label: %fusion.10.remat_uncompressed.remat2 = bf16[64,511,50257]{1,2,0:T(8,128)(2,1)} copy(bf16[64,511,50257]{2,0,1:T(8,128)(2,1)} %fusion.10.rema
t_compressed)
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  2. Size: 1.00G
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/jit(jvp(_einsum))/dot_general[\n  dimension_numbers=(((3,), (3,)), ((0, 2), (0, 2)))\n  prec
ision=None\n  preferred_element_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/flax/linen/attention.py" source
_line=89
     Shape: f32[64,16,512,512]{2,3,1,0:T(8,128)}
     Unpadded size: 1.00G
     XLA label: %fusion.40.remat5 = f32[64,16,512,512]{2,3,1,0:T(8,128)} fusion(bf16[64,512,16,64]{1,3,2,0:T(8,128)(2,1)} %bitcast.17, bf16[64,512,16,64]{1
,3,2,0:T(8,128)(2,1)} %bitcast.18, f32[64,512,512]{1,2,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5480), kind=kOutput, calls=%fus...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  3. Size: 1.00G
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/jit(transpose(jvp(_einsum)))/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (3,)), ((0, 1), (0, 2
)))\n  precision=None\n  preferred_element_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/
gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_line=275
     Shape: f32[64,16,512,512]{2,3,1,0:T(8,128)}
     Unpadded size: 1.00G
     XLA label: %fusion.7601.remat = f32[64,16,512,512]{2,3,1,0:T(8,128)} fusion(bf16[64,512,16,64]{1,3,2,0:T(8,128)(2,1)} %bitcast.2049, bf16[64,512,16,64
]{1,3,2,0:T(8,128)(2,1)} %bitcast.16), kind=kOutput, calls=%fused_computation.5202.clone, metadata={op_type="dot_gene...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  4. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7169 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.592.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5486, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3342...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  5. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7170 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.583.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5301, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3354...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  6. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7171 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.582.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5286, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3366...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  7. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7172 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.581.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5271, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3378...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  8. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7173 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.580.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5256, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3390...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  9. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7174 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.579.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5241, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3402...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  10. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7175 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.578.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5226, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3414...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  11. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7176 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.577.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5211, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3426...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  12. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7177 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.576.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5196, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3438...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  13. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7178 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.575.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5181, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3450...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  14. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7179 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.574.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5166, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3462...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  15. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7180 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.591.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5463, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3474...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  16. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7181 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.573.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5151, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3486...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  17. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7182 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.572.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5136, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3498...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  18. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7183 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.571.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5121, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3510...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  19. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7184 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.570.remat, f3
2[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.2077, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3522), kind=k...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  20. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7185 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.590.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5440, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3534...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

The stack trace below excludes JAX-internal frames.
The preceding is the original exception that occurred, unmodified.

--------------------

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "./run_clm_flax.py", line 766, in <module>
    main()
  File "./run_clm_flax.py", line 681, in main
    state, train_metric = p_train_step(state, batch)
  File "/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/jax/_src/dispatch.py", line 514, in backend_compile
    return backend.compile(built_c, compile_options=options)
RuntimeError: RESOURCE_EXHAUSTED: Ran out of memory in memory space hbm. Used 33.22G of 15.48G hbm. Exceeded hbm capacity by 17.74G.

Total hbm usage >= 33.74G:
    reserved        530.00M
    program          33.22G
    arguments            0B

Output size 0B; shares 0B with arguments.

Program hbm requirement 33.22G:
    global           196.0K
    scoped           205.0K
    HLO temp         33.22G (100.0% utilization: Unpadded (32.90G) Padded (32.91G), 1.0% fragmentation (323.29M))

  Largest program allocations in hbm:

  1. Size: 3.07G
     Shape: bf16[64,511,50257]{1,2,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 3.06G
     Extra memory due to padding: 6.57M (1.0x expansion)
     XLA label: %fusion.10.remat_uncompressed.remat2 = bf16[64,511,50257]{1,2,0:T(8,128)(2,1)} copy(bf16[64,511,50257]{2,0,1:T(8,128)(2,1)} %fusion.10.rema
t_compressed)
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  2. Size: 1.00G
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/jit(jvp(_einsum))/dot_general[\n  dimension_numbers=(((3,), (3,)), ((0, 2), (0, 2)))\n  prec
ision=None\n  preferred_element_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/flax/linen/attention.py" source
_line=89
     Shape: f32[64,16,512,512]{2,3,1,0:T(8,128)}
     Unpadded size: 1.00G
     XLA label: %fusion.40.remat5 = f32[64,16,512,512]{2,3,1,0:T(8,128)} fusion(bf16[64,512,16,64]{1,3,2,0:T(8,128)(2,1)} %bitcast.17, bf16[64,512,16,64]{1
,3,2,0:T(8,128)(2,1)} %bitcast.18, f32[64,512,512]{1,2,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5480), kind=kOutput, calls=%fus...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  3. Size: 1.00G
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/jit(transpose(jvp(_einsum)))/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (3,)), ((0, 1), (0, 2
)))\n  precision=None\n  preferred_element_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/
gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_line=275
     Shape: f32[64,16,512,512]{2,3,1,0:T(8,128)}
     Unpadded size: 1.00G
     XLA label: %fusion.7601.remat = f32[64,16,512,512]{2,3,1,0:T(8,128)} fusion(bf16[64,512,16,64]{1,3,2,0:T(8,128)(2,1)} %bitcast.2049, bf16[64,512,16,64
]{1,3,2,0:T(8,128)(2,1)} %bitcast.16), kind=kOutput, calls=%fused_computation.5202.clone, metadata={op_type="dot_gene...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  4. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7169 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.592.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5486, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3342...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  5. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7170 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.583.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5301, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3354...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  6. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7171 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.582.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5286, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3366...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  7. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7172 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.581.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5271, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3378...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  8. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7173 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.580.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5256, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3390...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  9. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7174 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.579.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5241, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3402...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  10. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7175 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.578.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5226, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3414...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  11. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7176 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.577.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5211, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3426...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  12. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7177 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.576.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5196, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3438...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  13. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7178 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.575.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5181, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3450...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  14. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7179 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.574.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5166, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3462...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  15. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7180 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.591.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5463, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3474...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  16. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7181 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.573.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5151, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3486...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  17. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7182 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.572.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5136, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3498...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  18. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7183 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.571.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5121, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3510...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  19. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7184 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.570.remat, f3
2[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.2077, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3522), kind=k...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================

  20. Size: 256.00M
     Operator: op_type="dot_general" op_name="pmap(train_step)/dot_general[\n  dimension_numbers=(((2,), (1,)), ((), ()))\n  precision=None\n  preferred_el
ement_type=None\n]" source_file="/home/lethanh/miniconda3/envs/tpuenv/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_flax_gpt2.py" source_li
ne=122
     Shape: bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}
     Unpadded size: 256.00M
     XLA label: %fusion.7185 = (f32[4096]{0:T(1024)}, bf16[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)(2,1)}) fusion(f32[64,512,4096]{2,1,0:T(8,128)} %fusion.590.remat2.1.
remat, f32[64,512,1024]{2,1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.5440, f32[1024,4096]{1,0:T(8,128)} %get-tuple-element.3534...
     Allocation type: HLO temp
     ==========================


(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ ^C
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ ^C
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ ^C
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ ^C
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ ^C
(tpuenv) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ script log.txt
Script started, file is log.txt
(base) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ vim log.txt
(base) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$ qqqqqqq^C
(base) lethanh@t1v-n-fc928125-w-0:~/workspace/vigpt2medium$