Wie trainiert man mit einer großen Charge bei begrenztem Speicher?

Beim Training von Modellen mit großen Batches bei begrenztem Speicher können die folgenden Ansätze verwendet werden:

• Gradientenakkumulation: Teilen Sie einen großen Batch in mehrere kleinere Mini-Batches auf, verarbeiten Sie sie nacheinander durch das Modell, sammeln Sie die Gradienten und führen Sie dann einen Optimierungsschritt durch. Dies ermöglicht die Simulation eines großen Batches, ohne alle Daten auf einmal laden zu müssen.

• Verwendung von Generatoren oder Streaming-Datenladen: Laden und verarbeiten Sie die Daten in Teilen, um nicht den gesamten Batch im Speicher zu halten.

• Modell- und Datenoptimierung: Reduzieren Sie die Größe des Modells (z.B. durch Quantisierung), verwenden Sie kompaktere Datenformate.

• Parallelisierung: Wenn möglich, verteilen Sie Berechnungen und Speicher auf mehrere Geräte.

Beispiel für einen Gradientenakkumulator in 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()

Hier teilen wir einen großen Batch in 4 Teile, sammeln die Gradienten und aktualisieren die Gewichte nach der Verarbeitung aller Teile.