Что делать, если модель не влезает на GPU при дообучении?

Если модель не помещается в память GPU при дообучении, можно применить несколько подходов:

• Уменьшить размер батча (batch size) — самый простой способ снизить потребление памяти.
• Использовать градиентный накопитель (gradient accumulation) — разбить большой батч на несколько маленьких, суммируя градиенты.
• Применить смешанную точность (mixed precision training) — использовать float16 вместо float32 для экономии памяти.
• Модельное шардирование или параллелизм — разбить модель на части и распределить по нескольким GPU.
• Оптимизация модели — уменьшить количество параметров, использовать более компактные архитектуры.
• Использовать техники чекпоинтинга активаций (activation checkpointing) — сохранять меньше промежуточных данных во время прямого прохода.

Например, уменьшение batch size с 64 до 16 часто помогает уместить модель в память GPU без потери качества обучения.