Cum să antrenezi cu un lot mare cu memorie limitată?

Atunci când antrenezi modele cu loturi mari pe memorie limitată, poți folosi următoarele abordări:

• Acumularea gradientelor: împărți un lot mare în mai multe mini-loturi mai mici, le procesezi secvențial prin model, acumulezi gradientele și apoi faci un pas de optimizare. Acest lucru permite simularea unui lot mare fără a fi nevoie să încarci toate datele simultan.

• Utilizarea generatorilor sau încărcarea datelor în streaming: încarcă și procesează datele pe bucăți, pentru a nu păstra întregul lot în memorie.

• Optimizarea modelului și a datelor: reduce dimensiunea modelului (de exemplu, prin cuantizare), folosește formate de date mai compacte.

• Paralelizare: dacă este posibil, distribuie calculele și memoria pe mai multe dispozitive.

Exemplu de acumulare a gradientelor în 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()

Aici împărțim un lot mare în 4 părți, acumulăm gradientele și actualizăm greutățile după procesarea tuturor părților.