BERT模型需要大量的显存来占用，较小的GPU可能无法满足其要求。因此，可以采用以下方法解决该问题：

1. 减小batch size：通过减少单次训练时的输入大小，可以减少模型需要的显存，从而降低GPU显存的要求。例如，在使用pytorch时，可以将训练过程中的batch size减小到较小的数值。

2. 训练时使用分布式训练：采用分布式训练可以使得模型可以分散在多个设备或计算节点上进行训练，从而可以降低单个设备的显存要求。在使用pytorch时，可以使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来实现分布式训练。

3. 使用更高显存的设备：若样本量允许，可以使用更高显存的GPU或TPU来训练模型，从而提高训练速度和效率。

4. 优化模型结构：可以通过简化模型结构、减少参数量等方法来降低模型对显存的要求，从而提高训练速度和效率。例如，在使用pytorch时，可以通过使用torch.nn.utils.prune来减少模型中的不必要的参数量。

例如，在pytorch中，使用batch size为16，bert-base-uncased模型，可能会出现显存不足的问题。此时，可以将batch size缩小到8，重新加载模型，即可解决该问题：

from transformers import BertForSequenceClassification, AdamW
import torch

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels = 2)

train_dataloader = ...

optimizer = AdamW(model.parameters(),
                  lr = 2e-5,
                  eps = 1e-8
                )

# 将batch size调整为8
batch_size = 8

# 设定总的迭代次数（epochs）和步骤数（total_steps）
epochs = 4

total_steps = len(train_dataloader) * epochs

scheduler = transformers.get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, 
                                                         num_warmup_steps = 0, 
                                                         num_training_steps = total