Por que o modelo ocupa mais memória na fase de treino do que na inferência?

Na fase de treino, o modelo ocupa mais memória por várias razões:

1. Armazenamento de gradientes: Durante o treino, é necessário guardar os gradientes para cada parâmetro para atualizar os pesos usando o algoritmo de retropropagação. Na inferência, os gradientes não são necessários.

2. Ativações intermediárias: Para calcular os gradientes, é preciso guardar os valores intermediários das ativações de todas as camadas, o que aumenta o consumo de memória.

3. Optimizadores: Alguns otimizadores (como Adam) armazenam parâmetros adicionais, como os momentos de primeira e segunda ordem, o que aumenta o volume de memória.

4. Dados de batch: Durante o treino, frequentemente são usados grandes lotes de dados, o que também requer memória adicional.

Resumindo, na inferência, o modelo simplesmente realiza uma passagem direta, sem guardar gradientes nem valores intermediários para retropropagação, o que reduz significativamente o consumo de memória.