Cheklangan xotira bilan katta partiya bilan qanday o'qish mumkin?

Modelni katta partiyalar bilan o'qitishda, cheklangan xotira bilan quyidagi yondashuvlar qo'llanilishi mumkin:

• Gradijentlarni yig'ish: katta partiyani bir nechta kichik mini-partiyalarga bo'lish, ularni ketma-ket model orqali o'tkazish, gradientlarni yig'ish va keyin optimizatsiya qadamini bajarish. Bu katta partiyani bir vaqtning o'zida yuklamasdan simulyatsiya qilish imkonini beradi.

• Generatorlar yoki oqim asosidagi ma'lumotlarni yuklashdan foydalanish: ma'lumotlarni qism-qism yuklab, ishlash, shunda butun partiyani xotirada saqlash shart emas.

• Model va ma'lumotlarni optimallashtirish: model hajmini kamaytirish (masalan, kvantizatsiya yordamida), yanada kompakt ma'lumot formatlaridan foydalanish.

• Parallel ishlov berish: agar imkon bo'lsa, hisoblash va xotirani bir nechta qurilmalarga tarqatish.

PyTorchda gradientlarni yig'ish misoli:

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()

Bu yerda katta partiya 4 qismga bo'linadi, gradientlar yig'iladi va barcha qismlar ishlov berilgach, vaznlar yangilanadi.