Ako trénovať na veľkom dávke s obmedzenou pamäťou?

Pri tréningu modelov s veľkými dávkami pri obmedzenej pamäti je možné použiť nasledujúce prístupy:

• Akumulácia gradientov: rozdeliť veľkú dávku na niekoľko menších mini-dávok, tie postupne prechádzať modelom, zhromažďovať gradienty a potom vykonať krok optimalizácie. To umožňuje simulovať veľkú dávku bez nutnosti načítať všetky dáta naraz.

• Použitie generátorov alebo streamovaného načítania dát: načítať a spracovávať dáta po častiach, aby celá dávka nezostávala v pamäti.

• Optimalizácia modelu a dát: zmenšiť veľkosť modelu (napríklad pomocou kvantizácie), používať kompaktnejšie formáty dát.

• Paralelizácia: ak je to možné, rozdeliť výpočty a pamäť na viac zariadení.

Príklad akumulácie gradientov v 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()

Tu rozdelíme veľkú dávku na 4 časti, zhromažďujeme gradienty a aktualizujeme váhy po spracovaní všetkých častí.