Kodėl modelis mokymosi metu užima daugiau atminties nei inferencijos metu?
sobes.tech AI
Atsakymas iš AI
Mokymo etape modelis naudoja daugiau atminties dėl kelių priežasčių:
-
Gradiento saugojimas: Mokymo metu būtina išsaugoti gradientus kiekvienam parametrui, kad atnaujintume svorius naudojant atgalinės propagacijos algoritmą. Inferencijos metu gradientai nereikalingi.
-
Tarpinės aktyvacijos: Gradientų skaičiavimui būtina išsaugoti visų sluoksnių tarpinės aktyvacijos reikšmes, kas didina atminties naudojimą.
-
Optimizatoriai: Kai kurie optimizatoriai (pvz., Adam) saugo papildomus parametrus, tokius kaip pirmojo ir antrojo tvarkos momentai, kas didina atminties kiekį.
-
Partijos duomenys: Mokymo metu dažnai naudojamos didelės duomenų partijos, kas taip pat reikalauja papildomos atminties.
Apibendrinant, inferencijos metu modelis tiesiog atlieka tiesioginį praeinamąjį skaičiavimą, nesaugo gradientų ir tarpinės reikšmių, kas žymiai sumažina atminties naudojimą.