Jak uczyć się na dużym batchu przy ograniczonej pamięci?

Podczas trenowania modeli na dużych partiach z ograniczoną pamięcią można używać następujących podejść:

• Akumulacja gradientów: podzielić dużą partię na kilka mniejszych mini-partii, kolejno przeprowadzać je przez model, gromadzić gradienty, a następnie wykonać krok optymalizacji. Pozwala to symulować dużą partię bez konieczności ładowania wszystkich danych naraz.

• Użycie generatorów lub strumieniowego ładowania danych: ładować i przetwarzać dane partiami, aby nie trzymać całej partii w pamięci.

• Optymalizacja modelu i danych: zmniejszyć rozmiar modelu (np. przez kwantyzację), używać bardziej zwartych formatów danych.

• Równoległe przetwarzanie: jeśli to możliwe, rozdzielić obliczenia i pamięć na kilka urządzeń.

Przykład akumulacji gradientów w 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()

Tutaj dzielimy duży batch na 4 części, gromadzimy gradienty i aktualizujemy wagi po przetworzeniu wszystkich części.