Neden eğitim aşamasında model, çıkarım aşamasından daha fazla bellek kullanır?
sobes.tech yapay zeka
AI'dan gelen yanıt
Eğitim aşamasında model birkaç nedenle daha fazla bellek kullanır:
-
Gradyanların saklanması: Eğitim sırasında, geri yayılım algoritmasıyla ağırlıkları güncellemek için her parametre için gradyanların saklanması gerekir. Tahmin sırasında, gradyanlara gerek yoktur.
-
Ara aktivasyonlar: Gradyanları hesaplamak için, tüm katmanların ara aktivasyon değerlerini saklamak gerekir, bu da bellek kullanımını artırır.
-
Optimizasyon algoritmaları: Bazı optimizasyon algoritmaları (örneğin, Adam) ek parametreler saklar, örneğin birinci ve ikinci dereceden momentler, bu da bellek miktarını artırır.
-
Veri yığınları: Eğitim sırasında, genellikle büyük veri yığınları kullanılır, bu da ek bellek gerektirir.
Özetle, tahmin aşamasında model sadece doğrudan bir geçiş yapar, gradyanları ve geri yayılım için ara değerleri saklamaz, bu da bellek kullanımını önemli ölçüde azaltır.