1. 减少batch size - 减少batch size是减少OOM（out-of-memory）问题的首要解决方法。可以通过以下方式减小batch size：

trainer = Trainer(
  model=model,
  optimizer=optimizer,
  iterator=iterator,
  train_dataset=train_reader,
  validation_dataset=val_reader,
  num_epochs=10,
  cuda_device=0,
  batch_size = 2
)

2. 内存优化 - 可以使用内存优化工具，如apex、deepspeed等库。这些工具可以优化AllenNLP模型的训练，提高系统性能。 下面是使用apex减少OOM的示例。

from apex import amp
model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level="O1")

3. 更换模型 - 如果上述方法都无法解决OOM问题，则可以考虑更换模型。AllenNLP coreference resolution默认使用conll04+11 model. 选择一个更适合系统配置的模型可能会解决OOM问题。

model_parameters = Params.from_file("path/to/model.jsonnet")
model_parameters["model_type"] = "bert_base"

最后，可以将模型转移到更大的机器上进行训练/微调，以减少OOM问题。