De ce modelul ocupă mai multă memorie în timpul antrenamentului decât în timpul inferenței?

În etapa de antrenament, modelul utilizează mai multă memorie din mai multe motive:

1. Stocarea gradientelor: În timpul antrenamentului, este necesar să se salveze gradientele pentru fiecare parametru pentru a actualiza greutățile folosind algoritmul de propagare înapoi. În inferență, gradientelor nu sunt necesare.

2. Aactivationi intermediare: Pentru calcularea gradientelor, trebuie să se salveze valorile intermediare ale activărilor tuturor straturilor, ceea ce crește consumul de memorie.

3. Optimizatori: Anumiți optimizatori (cum ar fi Adam) stochează parametri suplimentari, cum ar fi momentele de ordinul întâi și al doilea, ceea ce crește volumul de memorie.

4. Datele batch: În timpul antrenamentului, se folosesc adesea batch-uri mari de date, ceea ce necesită, de asemenea, memorie suplimentară.

Pe scurt, în timpul inferenței, modelul efectuează pur și simplu o trecere directă, fără a salva gradientele și valorile intermediare pentru propagarea înapoi, ceea ce reduce semnificativ consumul de memorie.