Почему модель на этапе обучения занимает больше памяти, чем на инференсе?

На этапе обучения модель занимает больше памяти по нескольким причинам:

1. Хранение градиентов: Во время обучения необходимо сохранять градиенты для каждого параметра, чтобы обновлять веса с помощью алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation). На инференсе градиенты не нужны.

2. Промежуточные активации: Для вычисления градиентов требуется хранить промежуточные значения активаций всех слоёв, что увеличивает потребление памяти.

3. Оптимизаторы: Некоторые оптимизаторы (например, Adam) хранят дополнительные параметры, такие как моменты первого и второго порядка, что увеличивает объём памяти.

4. Данные батчей: Во время обучения часто используются большие батчи данных, что также требует дополнительной памяти.

В итоге, на инференсе модель просто выполняет прямой проход, не сохраняя градиенты и промежуточные значения для обратного прохода, что значительно снижает потребление памяти.