Kaip mokytis dideliu partiją su ribotu atmintimi?

Modelių mokymas su dideliais partijomis ir ribota atmintimi gali būti atliekamas naudojant šiuos metodus:

• Gradientų kaupimas: padalinti didelę partiją į kelis mažesnius mini-partijas, jas nuosekliai praleisti per modelį, kaupinti gradientus ir tada atlikti optimizacijos žingsnį. Tai leidžia imituoti didelę partiją be poreikio įkelti visus duomenis iš karto.

• Naudojant generatorius arba srautinį duomenų įkėlimą: įkelti ir apdoroti duomenis dalimis, kad visa partija nebūtų laikoma atmintyje.

• Modelio ir duomenų optimizavimas: sumažinti modelio dydį (pvz., naudodami kvantizaciją), naudoti kompaktiškesnius duomenų formatus.

• Paralelizavimas: jei įmanoma, paskirstyti skaičiavimus ir atmintį keliuose įrenginiuose.

PyTorch pavyzdys gradientų kaupimui:

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()

Čia didelė partija padalijama į 4 dalis, kaupiasi gradientai ir atnaujinami svoriai po visų dalių apdorojimo.