Чанга чектелген эс тутум менен чоң партия менен кантип үйрөнүү керек?

Моделдерди чоң партиялар менен чөйрөдө үйрөтүүдө, чектелген эс тутум менен төмөнкү ыкмаларды колдонуу мүмкүн:

• Градиенттерди топтоо: чоң партияны бир нече кичинекей мини-партияларга бөлүү, аларды модел аркылуу кезек-кезек өткөрүү, градиенттерди топтоо жана андан кийин оптимизация кадамын жасоо. Бул чоң партияны симуляциялоого мүмкүндүк берет, бардык маалыматтарды бир эле учурда жүктөбөстөн.

• Генераторлорду же агым негизиндеги маалымат жүктөөнү колдонуу: маалыматтарды бөлүктөргө жүктөп жана иштетүү, ошондуктан бүт партияны эс тутумда сактоо зарыл эмес.

• Модель жана маалыматтарды оптималдаштыруу: моделдин өлчөмүн кыскартуу (мисалы, кванттоо аркылуу), көбүрөөк компакт форматтарды колдонуу.

• Параллелдөө: мүмкүн болсо, эсептөөлөрдү жана эс тутумду бир нече түзмөктө бөлүштүрүү.

PyTorchтогу градиенттерди топтоо мисалы:

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()

Бул жерде чоң партия 4 бөлүккө бөлүнөт, градиенттер топтолуп, бардык бөлүктөр иштетилгени кийин салмактар жаңыланат.