როგორ ვარჯიშობთ დიდი ბატჩით შეზღუდული მეხსიერებით?

მოდელების დიდი პარტიებით სწავლებისას, محدود მეხსიერების პირობებში, შეიძლება გამოიყენოთ შემდეგი მიდგომები:

• გრადიენტის დაგროვება: დიდი პარტია დაყოფა რამდენიმე პატარა მინი-პარტიად, მათ ეტაპობრივად გადაყვანა მოდელზე, გრადიენტების შეგროვება და შემდეგ ოპტიმიზაციის ნაბიჯის გადადგმა. ეს საშუალებას აძლევს იმიტიროთ დიდი პარტია, გარეშე საჭიროების ყველა მონაცემის ერთდროულად ჩატვირთვის.

• გენერატორების ან ნაკადი მონაცემთა ჩატვირთვის გამოყენება: მონაცემების ნაწილებად ჩატვირთვა და დამუშავება, რათა მთელი პარტია მეხსიერებაში არ იყოს შენახული.

• მოდელის და მონაცემების ოპტიმიზაცია: მოდელის ზომის შემცირება (მაგალითად, კვანტიზაციით), უფრო კომპაქტური მონაცემთა ფორმატების გამოყენება.

• პარალელიზაცია: თუ შესაძლებელია, გამოთვლებისა და მეხსიერების განაწილება რამდენიმე მოწყობილობაზე.

PyTorch-ის მაგალითი გრადიენტის დაგროვებაზე:

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()

აქ, დიდი პარტია ნაწილებად იყოფა 4 ნაწილად, გრადიენტები იკრიბება და წონები განახლდება ყველა ნაწილზე დამუშავების შემდეგ.