Dlaczego model zajmuje więcej pamięci podczas etapu uczenia niż podczas inferencji?
sobes.tech AI
Odpowiedź od AI
Na etapie treningu model zajmuje więcej pamięci z kilku powodów:
-
Przechowywanie gradientów: Podczas treningu konieczne jest przechowywanie gradientów dla każdego parametru, aby zaktualizować wagi za pomocą algorytmu wstecznej propagacji. Podczas inferencji gradienty nie są potrzebne.
-
Aktywacje pośrednie: Aby obliczyć gradienty, trzeba przechowywać wartości pośrednie aktywacji wszystkich warstw, co zwiększa zużycie pamięci.
-
Optymalizatory: Niektóre optymalizatory (np. Adam) przechowują dodatkowe parametry, takie jak momenty pierwszego i drugiego rzędu, co zwiększa ilość używanej pamięci.
-
Dane partii: Podczas treningu często używa się dużych partii danych, co również wymaga dodatkowej pamięci.
Podsumowując, podczas inferencji model po prostu wykonuje bezpośrednią propagację, nie zapisując gradientów ani wartości pośrednich do wstecznej propagacji, co znacznie zmniejsza zużycie pamięci.