🔧 Solution pour l'erreur "disk_offload" - Gemma 3n E4B IT

🚨 Problème identifié

L'erreur You are trying to offload the whole model to the disk. Please use the disk_offload function instead. se produit lorsque :

Le modèle est trop volumineux pour la mémoire disponible
Hugging Face Spaces a des limitations de mémoire
Le modèle Gemma 3n E4B IT nécessite environ 8-12GB de RAM

✅ Solution implémentée

1. Stratégies de chargement multiples

L'application utilise maintenant 4 stratégies de chargement en cascade :

# Stratégie 1: CPU Conservateur
device_map="cpu", torch_dtype=torch.float32, max_memory={"cpu": "8GB"}

# Stratégie 2: 4-bit Quantization  
load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16

# Stratégie 3: 8-bit Quantization
load_in_8bit=True

# Stratégie 4: Gestion mémoire personnalisée
max_memory={0: "4GB", "cpu": "8GB"}

2. Dépendances mises à jour

pip install bitsandbytes>=0.41.0
pip install accelerate>=0.20.0
pip install transformers>=4.35.0

3. Gestion automatique des erreurs

Détection automatique de la mémoire disponible
Fallback automatique entre les stratégies
Messages d'erreur informatifs

🧪 Test de la solution

Exécuter le script de test :

python test_model_loading.py

Ce script va :

✅ Vérifier la mémoire disponible
✅ Tester chaque stratégie de chargement
✅ Identifier la meilleure stratégie pour votre environnement
✅ Fournir des recommandations en cas d'échec

🚀 Utilisation

1. Installation des dépendances

pip install -r requirements.txt

2. Lancement de l'application

streamlit run src/streamlit_app_multilingual.py

3. Chargement du modèle

Ouvrez l'application dans votre navigateur
Allez dans la sidebar "Configuration"
Cliquez sur "Charger le modèle Gemma 3n E4B IT"
L'application testera automatiquement les stratégies

🔍 Diagnostic des problèmes

Si le chargement échoue :

Vérifiez la mémoire disponible :

import torch
if torch.cuda.is_available():
    print(f"GPU: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3:.1f} GB")

Vérifiez les dépendances :

pip list | grep -E "(transformers|accelerate|bitsandbytes)"

Consultez les logs :
- Les messages d'erreur détaillés s'affichent dans l'interface
- Chaque stratégie testée est documentée

💡 Recommandations

Pour Hugging Face Spaces :

Utilisez un runtime avec plus de mémoire :
- CPU: 8GB minimum
- GPU: 16GB recommandé

Configuration dans app.py :

# Ajoutez ces lignes au début
import os
os.environ["TOKENIZERS_PARALLELISM"] = "false"
os.environ["TRANSFORMERS_CACHE"] = "/tmp/transformers_cache"

Variables d'environnement :

export HF_HOME="/tmp/hf_home"
export TRANSFORMERS_CACHE="/tmp/transformers_cache"

Pour développement local :

Mémoire recommandée : 16GB RAM minimum
GPU optionnel : Améliore les performances
Espace disque : 10GB pour le cache des modèles

🛠️ Dépannage avancé

Erreur "bitsandbytes not found" :

pip install bitsandbytes --upgrade
# Ou pour CPU uniquement
pip install bitsandbytes-cpu

Erreur "CUDA out of memory" :

Réduisez la taille du batch
Utilisez la quantification 4-bit
Libérez la mémoire GPU :
```
torch.cuda.empty_cache()
```

Erreur "disk_offload" persistante :

Forcez le mode CPU :

device_map="cpu"
torch_dtype=torch.float32

Utilisez un modèle plus petit :

model_id = "google/gemma-2b-it"  # Au lieu de gemma-3n-E4B-it

📊 Performance attendue

Stratégie	Mémoire requise	Vitesse	Qualité
CPU Conservateur	8GB RAM	Lente	Excellente
4-bit Quantization	4GB RAM	Moyenne	Très bonne
8-bit Quantization	6GB RAM	Rapide	Bonne
Gestion personnalisée	Variable	Variable	Excellente

🔄 Mise à jour automatique

L'application détecte automatiquement :

✅ La mémoire disponible
✅ Les capacités GPU/CPU
✅ Les dépendances installées
✅ La meilleure stratégie à utiliser

📞 Support

Si le problème persiste :

Exécutez le script de test et partagez les résultats
Vérifiez les logs de l'application
Consultez la documentation Hugging Face
Contactez le support avec les détails de l'erreur

Note : Cette solution garantit que l'application fonctionne dans la plupart des environnements, même avec des ressources limitées.