Miért foglal több memóriát a modell az edzés során, mint az inference során?
sobes.tech MI
Válasz az MI-től
A tanulási szakaszban a modell több okból is több memóriát foglal el:
-
Gradiensok tárolása: A tanulás során szükséges minden paraméterhez gradiens tárolása, hogy a súlyokat a visszaterjesztés (backpropagation) algoritmusa segítségével frissíthessük. Az inferenciában a gradiens nem szükséges.
-
Közbenső aktivációk: A gradiens számításához szükséges az összes réteg közbenső aktivációs értékeinek tárolása, ami növeli a memóriaigényt.
-
Optimalizálók: Néhány optimalizáló (például Adam) további paramétereket tárol, mint az első és második rendű momentumok, ami növeli a memória mennyiségét.
-
Batch adatok: A tanulás során gyakran nagy adathalmazokat használnak, ami szintén további memóriát igényel.
Összefoglalva, az inferenciában a modell egyszerűen végrehajt egy közvetlen átvitelt, nem tárol gradiens értékeket vagy közbenső értékeket a visszaterjesztéshez, ami jelentősen csökkenti a memória felhasználást.