Kā mācīties ar lielu partiju ar ierobežotu atmiņu?

Modelu apmācība ar lielām partijām un ierobežotu atmiņu var tikt veikta, izmantojot šādus pieejas:

• Gradienta uzkrāšana: sadalīt lielu partiju vairākās mazākās mini-partijās, tās secīgi pārbaudīt caur modeli, uzkrājot gradientus, un pēc tam veikt optimizācijas soli. Tas ļauj simulēt lielu partiju bez nepieciešamības uzreiz ielādēt visus datus.

• Generatoru vai straumes datu ielādes izmantošana: ielādēt un apstrādāt datus pa daļām, lai visa partija nebūtu glabāta atmiņā.

• Modeļa un datu optimizācija: samazināt modeļa izmēru (piemēram, ar kvantizāciju), izmantot kompakākus datu formātus.

• Paralēlizācija: ja tas ir iespējams, sadalīt aprēķinus un atmiņu vairākās ierīcēs.

PyTorch piemērs gradientu uzkrāšanai:

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()

Šeit liela partija tiek sadalīta 4 daļās, tiek uzkrāti gradienti, un pēc visu daļu apstrādes tiek atjauninātas svara vērtības.