¿Cómo entrenar con un lote grande con memoria limitada?

Al entrenar modelos con lotes grandes en memoria limitada, se pueden utilizar los siguientes enfoques:

• Acumulación de Gradientes: dividir un lote grande en varios mini-lotes más pequeños, procesarlos secuencialmente a través del modelo, acumulando los gradientes, y luego realizar un paso de optimización. Esto permite simular un lote grande sin necesidad de cargar todos los datos de una vez.

• Uso de generadores o carga de datos en streaming: cargar y procesar los datos por partes, para no mantener todo el lote en memoria.

• Optimización del modelo y los datos: reducir el tamaño del modelo (por ejemplo, mediante cuantización), usar formatos de datos más compactos.

• Paralelización: si es posible, distribuir los cálculos y la memoria en varios dispositivos.

Ejemplo de acumulador de gradientes en 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()

Aquí dividimos un gran lote en 4 partes, acumulamos los gradientes y actualizamos los pesos después de procesar todas las partes.