Kāpēc modelis apmācības posmā aizņem vairāk atmiņas nekā inferenču posmā?
sobes.tech AI
Atbilde no AI
Mācību posmā modelis izmanto vairāk atmiņas vairāku iemeslu dēļ:
-
Gradienšu glabāšana: Mācību laikā ir nepieciešams saglabāt gradientus katram parametram, lai atjauninātu svarus ar atpakaļizplatīšanas algoritmu. Inferencē gradienti nav nepieciešami.
-
Starpposma aktivizācijas: Lai aprēķinātu gradientus, ir nepieciešams saglabāt visu slāņu starpposma aktivizāciju vērtības, kas palielina atmiņas patēriņu.
-
Optimizatori: Daži optimizatori (piemēram, Adam) glabā papildu parametrus, piemēram, pirmā un otrā kārtas momentus, kas palielina atmiņas apjomu.
-
Partijas dati: Mācību laikā bieži tiek izmantotas lielas datu partijas, kas arī prasa papildu atmiņu.
Kopsavilkumā, inferencē modelis vienkārši veic tiešu pāreju, nesaglabājot gradientus un starpposma vērtības atpakaļizplatīšanai, kas ievērojami samazina atmiņas patēriņu.