Məhdud yaddaşla böyük partiya ilə necə öyrənmək olar?

Modelin böyük partiyalarla öyrədilməsi zamanı məhdud yaddaş ilə aşağıdakı yanaşmalar istifadə oluna bilər:

• Gradientlərin yığılması: böyük partiyanı bir neçə kiçik mini-partiyaya bölmək, onları ardıcıl olaraq model vasitəsilə keçirmək, gradientləri yığmaq və sonra optimallaşdırma addımı etmək. Bu, bütün məlumatları eyni anda yükləmədən böyük partiyanı simulyasiya etməyə imkan verir.

• Generatorlar və ya axın əsaslı məlumat yükləmə istifadə etmək: məlumatları hissə-hissə yükləyib işləmək, beləliklə bütün partiyanı yaddaşda saxlamaq lazım deyil.

• Model və məlumatların optimallaşdırılması: modelin ölçüsünü azaltmaq (məsələn, kvantlaşdırma ilə), daha sıx məlumat formatlarından istifadə etmək.

• Paralel işləmə: əgər mümkünsə, hesablamaları və yaddaşı bir neçə cihaz arasında bölüşdürmək.

PyTorch-də gradientlərin yığılması nümunəsi:

accumulation_steps = 4
optimizer.zero_grad()
for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader):
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels) / accumulation_steps
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

Burada böyük partiya 4 hissəyə bölünür, gradientlər yığılır və bütün hissələr işlənəndən sonra çəkilər yenilənir.