Hoe train je met een grote batch met beperkte geheugen?

Bij het trainen van modellen met grote batches op beperkt geheugen, kunnen de volgende benaderingen worden gebruikt:

• Gradientaccumulatie: een grote batch opsplitsen in meerdere kleinere mini-batches, deze sequentieel door het model laten gaan, de gradients verzamelen en vervolgens een optimalisatiestap uitvoeren. Dit maakt het mogelijk om een grote batch te simuleren zonder alle gegevens tegelijk te laden.

• Gebruik van generators of streaming data loading: gegevens in delen laden en verwerken, zodat de hele batch niet in het geheugen hoeft te blijven.

• Model- en gegevensoptimalisatie: de grootte van het model verminderen (bijvoorbeeld door kwantisatie), gebruik maken van meer compacte datavormen.

• Parallelisatie: indien mogelijk, berekeningen en geheugen verdelen over meerdere apparaten.

Voorbeeld van gradientaccumulatie in PyTorch:

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()

Hier delen we een grote batch in 4 delen, verzamelen de gradients en passen de gewichten aan nadat alle delen zijn verwerkt.