Pourquoi le modèle utilise-t-il plus de mémoire lors de la phase d'apprentissage que lors de l'inférence?

Lors de la phase d'entraînement, le modèle utilise plus de mémoire pour plusieurs raisons :

1. Stockage des gradients : Pendant l'entraînement, il est nécessaire de sauvegarder les gradients pour chaque paramètre afin de mettre à jour les poids via la rétropropagation. Lors de l'inférence, les gradients ne sont pas nécessaires.

2. Activations intermédiaires : Pour calculer les gradients, il faut stocker les valeurs intermédiaires des activations de toutes les couches, ce qui augmente la consommation de mémoire.

3. Optimiseurs : Certains optimiseurs (comme Adam) stockent des paramètres supplémentaires, tels que les moments de premier et second ordre, ce qui augmente la mémoire utilisée.

4. Données de batch : Pendant l'entraînement, de grands batchs de données sont souvent utilisés, ce qui nécessite également de la mémoire supplémentaire.

En résumé, lors de l'inférence, le modèle effectue simplement une passe directe, sans sauvegarder les gradients ni les valeurs intermédiaires pour la rétropropagation, ce qui réduit considérablement la consommation de mémoire.