Como treinar com um grande lote com memória limitada?

Ao treinar modelos com lotes grandes em memória limitada, podem ser utilizados os seguintes métodos:

• Acumulação de Gradientes: dividir um grande lote em vários mini-lotes menores, processá-los sequencialmente através do modelo, acumulando os gradientes, e então fazer uma etapa de otimização. Isso permite simular um grande lote sem precisar carregar todos os dados de uma vez.

• Uso de geradores ou carregamento de dados em streaming: carregar e processar os dados por partes, para não manter todo o lote na memória.

• Otimização do modelo e dos dados: reduzir o tamanho do modelo (por exemplo, usando quantização), usar formatos de dados mais compactos.

• Paralelização: se possível, distribuir os cálculos e a memória em vários dispositivos.

Exemplo de acumulador de gradientes em 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()

Aqui dividimos um grande lote em 4 partes, acumulamos os gradientes e atualizamos os pesos após processar todas as partes.