Πώς να εκπαιδεύεστε σε μεγάλο πακέτο με περιορισμένη μνήμη;

Κατά την εκπαίδευση μοντέλων με μεγάλες παρτίδες σε περιορισμένη μνήμη, μπορούν να χρησιμοποιηθούν οι ακόλουθες προσεγγίσεις:

• Συγκέντρωση γραμμών κλίσης: διαχωρίστε μια μεγάλη παρτίδα σε αρκετά μικρότερα mini-batches, επεξεργαστείτε τα διαδοχικά μέσω του μοντέλου, συγκεντρώνοντας τα γραμμικά και στη συνέχεια πραγματοποιώντας ένα βήμα βελτιστοποίησης. Αυτό επιτρέπει την προσομοίωση μιας μεγάλης παρτίδας χωρίς να χρειάζεται να φορτώσετε όλα τα δεδομένα ταυτόχρονα.

• Χρήση γεννητριών ή ροής φόρτωσης δεδομένων: φορτώστε και επεξεργαστείτε τα δεδομένα τμηματικά, ώστε να μην διατηρείτε ολόκληρη την παρτίδα στη μνήμη.

• Βελτιστοποίηση του μοντέλου και των δεδομένων: μειώστε το μέγεθος του μοντέλου (π.χ., με ποσοτικοποίηση), χρησιμοποιήστε πιο συμπαγείς μορφές δεδομένων.

• Παραλληλοποίηση: αν είναι δυνατόν, διανείμετε τους υπολογισμούς και τη μνήμη σε πολλαπλές συσκευές.

Παράδειγμα συγκέντρωσης γραμμών κλίσης σε 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()

Εδώ, διαιρούμε μια μεγάλη παρτίδα σε 4 μέρη, συγκεντρώνουμε τα γραμμικά και ενημερώνουμε τα βάρη μετά την επεξεργασία όλων των μερών.