Warum benötigt das Modell während des Trainings mehr Speicher als bei der Inferenz?

Im Trainingsprozess benötigt das Modell aus mehreren Gründen mehr Speicher:

1. Speicherung von Gradienten: Während des Trainings müssen die Gradienten für jeden Parameter gespeichert werden, um die Gewichte mit dem Backpropagation-Algorithmus zu aktualisieren. Bei der Inferenz sind Gradienten nicht erforderlich.

2. Zwischenaktivierungen: Zur Berechnung der Gradienten müssen die Zwischenergebnisse aller Schichten gespeichert werden, was den Speicherverbrauch erhöht.

3. Optimierer: Einige Optimierer (wie Adam) speichern zusätzliche Parameter, wie die Momente erster und zweiter Ordnung, was den Speicherbedarf erhöht.

4. Batch-Daten: Während des Trainings werden oft große Batches verwendet, was ebenfalls zusätzlichen Speicher erfordert.

Kurz gesagt, bei der Inferenz führt das Modell einfach eine direkte Vorwärtsdurchlauf durch, ohne Gradienten oder Zwischenwerte für die Rückpropagation zu speichern, was den Speicherverbrauch erheblich reduziert.