Как обучаться на большом батче при ограниченной памяти?

При обучении моделей на больших батчах с ограниченной памятью можно использовать следующие подходы:

• Градиентный аккумулятор (Gradient Accumulation): разбить большой батч на несколько меньших мини-батчей, последовательно прогонять их через модель, накапливая градиенты, а затем делать один шаг оптимизации. Это позволяет имитировать большой батч без необходимости загружать все данные сразу.

• Использование генераторов или потоковой загрузки данных: загружать и обрабатывать данные по частям, чтобы не держать весь батч в памяти.

• Оптимизация модели и данных: уменьшение размера модели (например, с помощью квантования), использование более компактных форматов данных.

• Распараллеливание: если есть возможность, распределить вычисления и память на несколько устройств.

Пример градиентного аккумулятора на PyTorch:

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()

Здесь мы делим большой батч на 4 части, накапливаем градиенты и обновляем веса после обработки всех частей.