Comment former un grand lot avec une mémoire limitée?

Lors de l’entraînement de modèles sur de grands lots avec une mémoire limitée, on peut utiliser les approches suivantes :

• Accumulation de gradients : diviser un grand lot en plusieurs mini-lots plus petits, les traiter séquentiellement à travers le modèle, en accumulant les gradients, puis effectuer une étape d’optimisation. Cela permet de simuler un grand lot sans avoir besoin de charger toutes les données en une seule fois.

• Utilisation de générateurs ou de chargement de données en streaming : charger et traiter les données par parties, pour ne pas garder tout le lot en mémoire.

• Optimisation du modèle et des données : réduire la taille du modèle (par exemple, par quantification), utiliser des formats de données plus compacts.

• Parallélisation : si possible, répartir les calculs et la mémoire sur plusieurs dispositifs.

Exemple d’accumulateur de gradients 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()

Ici, nous divisons un grand lot en 4 parties, accumulons les gradients et mettons à jour les poids après avoir traité toutes les parties.