Zašto model tokom obuke zauzima više memorije nego tokom inferencije?
sobes.tech АИ
Одговор од АИ
Na fazi obuke, model zauzima više memorije iz nekoliko razloga:
-
Čuvanje gradijenata: Tokom obuke, potrebno je sačuvati gradijente za svaki parametar kako bi se težine ažurirale pomoću algoritma unazadne propagacije. Kod inferencije, gradijenti nisu potrebni.
-
Međuzavisne aktivacije: Za izračunavanje gradijenata, potrebno je sačuvati međuzavisne vrednosti aktivacija svih slojeva, što povećava potrošnju memorije.
-
Optimizatori: Neki optimizatori (kao što je Adam) čuvaju dodatne parametre, poput trenutaka prvog i drugog reda, što povećava količinu memorije.
-
Podaci serije: Tokom obuke, često se koriste velike serije podataka, što takođe zahteva dodatnu memoriju.
Ukratko, tokom inferencije, model jednostavno vrši direktan prolaz, ne čuvajući gradijente i međuzavisne vrednosti za povratnu propagaciju, što znatno smanjuje potrošnju memorije.