Nima uchun model o'qitish bosqichida inferensga qaraganda ko'proq xotira talab qiladi?
sobes.tech AI
AIdan javob
Trening bosqichida model bir nechta sabablar bilan ko'proq xotira talab qiladi:
-
Gradientenlarni saqlash: Trening davomida, har bir parametr uchun gradientlarni saqlash va og'irliklarni orqaga tarqatish algoritmi yordamida yangilash zarur. Inferensiyada, gradientlar kerak emas.
-
Oraliq aktivatsiyalar: Gradientlarni hisoblash uchun, barcha qatlamlarning oraliq aktivatsiya qiymatlarini saqlash kerak, bu esa xotira iste'molini oshiradi.
-
Optimizatorlar: Ba'zi optimizatorlar (masalan, Adam) qo'shimcha parametrlarni, masalan, birinchi va ikkinchi tartibdagi momentlarni saqlaydi, bu esa xotira hajmini oshiradi.
-
Partiya ma'lumotlari: Trening davomida, ko'pincha katta partiya ma'lumotlar ishlatiladi, bu ham qo'shimcha xotira talab qiladi.
Xulosa qilib aytganda, inferensiyada model faqat to'g'ridan-to'g'ri o'tishni amalga oshiradi, gradientlar va oraliq qiymatlarni saqlamaydi, bu esa xotira iste'molini sezilarli darajada kamaytiradi.