Sınırlı bellekle büyük bir partiyle nasıl eğitim yapılır?

Sınırlı bellekte büyük partilerle modelleri eğitirken aşağıdaki yaklaşımlar kullanılabilir:

• Gradyan Birikimi: büyük bir parti küçük parçalara (mini-batch) bölünerek, bunlar model üzerinden ardışık olarak geçirilir, gradyanlar toplanır ve ardından bir optimizasyon adımı yapılır. Bu, tüm verileri aynı anda yüklemeden büyük bir parti simüle etmeye olanak tanır.

• Jeneratörler veya akış tabanlı veri yükleme kullanımı: verileri parça parça yükleyip işleyerek, tüm partiyi bellekte tutmaktan kaçınılır.

• Model ve veri optimizasyonu: model boyutunu küçültmek (örneğin, kuantizasyon kullanmak), daha kompakt veri formatları kullanmak.

• Paralel İşlem: mümkünse, hesaplamaları ve belleği birkaç cihaza dağıtmak.

PyTorch'ta gradyan biriktirici örneği:

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()

Burada büyük bir parti 4 parçaya bölünüyor, gradyanlar toplanıyor ve tüm parçalar işlendiğinde ağırlıklar güncelleniyor.