Hogyan tanuljunk nagy tételben korlátozott memóriával?

Nagyon nagy tételmodellek korlátozott memóriával történő tanításakor a következő megközelítéseket lehet alkalmazni:

• Gradiensek felhalmozása: egy nagy tételt több kisebb mini-tételre bontani, ezeket egymás után átvinni a modellen, összegyűjteni a gradiens értékeket, majd egy optimalizációs lépést végrehajtani. Ez lehetővé teszi egy nagy tétel szimulálását anélkül, hogy az összes adatot egyszerre kellene betölteni.

• Generátorok vagy streaming adatbetöltés használata: az adatokat részletekben betölteni és feldolgozni, így nem kell az egész tételt memóriában tartani.

• Modell és adatok optimalizálása: a modell méretének csökkentése (pl. kvantálással), kompaktabb adatformátumok használata.

• Párhuzamosítás: ha lehetséges, a számításokat és a memóriát több eszköz között elosztani.

PyTorch példaként a gradiens felhalmozására:

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()

Ebben az esetben egy nagy tétel 4 részre van osztva, a gradiens értékek összegyűjtése után a súlyokat frissítjük, miután az összes részt feldolgoztuk.