¿Por qué el modelo ocupa más memoria durante la fase de entrenamiento que durante la inferencia?
sobes.tech AI
Respuesta de la IA
En la etapa de entrenamiento, el modelo ocupa más memoria por varias razones:
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Almacenamiento de gradientes: Durante el entrenamiento, es necesario guardar los gradientes para cada parámetro para actualizar los pesos mediante el algoritmo de retropropagación. En la inferencia, los gradientes no son necesarios.
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Activaciones intermedias: Para calcular los gradientes, se deben guardar los valores intermedios de las activaciones de todas las capas, lo que aumenta el consumo de memoria.
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Optimizadores: Algunos optimizadores (como Adam) almacenan parámetros adicionales, como los momentos de primer y segundo orden, lo que incrementa la cantidad de memoria.
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Datos de los lotes: Durante el entrenamiento, a menudo se utilizan lotes grandes de datos, lo que también requiere memoria adicional.
En resumen, en la inferencia, el modelo simplemente realiza una pasada directa, sin guardar gradientes ni valores intermedios para la retropropagación, lo que reduce significativamente el consumo de memoria.