Jak trénovat na velkém dávce s omezenou pamětí?

Při tréninku modelů s velkými dávkami při omezené paměti lze použít následující přístupy:

• Akumulace gradientů: rozdělit velkou dávku na několik menších mini-dávek, ty postupně procházet modelem, shromažďovat gradienty a poté provést krok optimalizace. To umožňuje simulovat velkou dávku bez nutnosti načíst všechna data najednou.

• Použití generátorů nebo streamovaného načítání dat: načítat a zpracovávat data po částech, aby celá dávka nezůstávala v paměti.

• Optimalizace modelu a dat: zmenšit velikost modelu (například pomocí kvantizace), používat kompaktnější formáty dat.

• Paralelizace: pokud je to možné, rozdělit výpočty a paměť na více zařízení.

Příklad akumulace gradientů v 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()

Zde rozdělíme velkou dávku na 4 části, shromažďujeme gradienty a aktualizujeme váhy po zpracování všech částí.