Come allenarsi con un grande batch con memoria limitata?

Durante l'addestramento di modelli con batch di grandi dimensioni in memoria limitata, è possibile utilizzare i seguenti approcci:

• Accumulo di gradienti: suddividere un grande batch in più mini-batch più piccoli, passarli sequenzialmente attraverso il modello, accumulare i gradienti e poi eseguire un passo di ottimizzazione. Questo permette di simulare un batch grande senza dover caricare tutti i dati contemporaneamente.

• Utilizzo di generatori o caricamento di dati in streaming: caricare e processare i dati a pezzi, per non mantenere tutto il batch in memoria.

• Ottimizzazione del modello e dei dati: ridurre la dimensione del modello (ad esempio, tramite quantizzazione), usare formati di dati più compatti.

• Parallelizzazione: se possibile, distribuire i calcoli e la memoria su più dispositivi.

Esempio di accumulatore di gradienti in 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()

Qui dividiamo un grande batch in 4 parti, accumuliamo i gradienti e aggiorniamo i pesi dopo aver processato tutte le parti.