تراكم التدرج هو تقنية تساعد على تخفيف قيود الذاكرة عند تدريب الشبكات العصبية ، وخاصة في الأطر مثل Jax. يسمح بمحاكاة أحجام الدُفعات الأكبر دون الحاجة إلى ذاكرة إضافية ، وهو أمر بالغ الأهمية عند العمل مع موارد GPU المحدودة.
كيف يعمل تراكم التدرج:
1. التدرجات المتراكمة: بدلاً من تحديث معلمات النموذج بعد كل دفعة ، تتراكم التدرجات على دفعات متعددة. هذا يعني أن معلمات النموذج يتم تحديثها بشكل متكرر ، عادة بعد كل دفعات N.
2. تقليل استخدام الذاكرة: من خلال عدم تحديث النموذج بعد كل دفعة ، يتم تقليل استخدام ذاكرة الذروة بشكل كبير. وذلك لأن مجموعة واحدة فقط (أو ميكروباتش) تحتاج إلى معالجة في وقت واحد ، بدلاً من تحميل مجموعة كبيرة في الذاكرة.
3. محاكاة أحجام الدُفعات الأكبر: يتراكم التدرجات على دفعات متعددة بشكل فعال يحاكي سلوك التدريب بحجم دفعة أكبر. هذا يمكن أن يحسن استقرار التدريب ويحتمل أن يعزز أداء النموذج ، حيث أن أحجام الدُفعات الأكبر تؤدي غالبًا إلى تحديثات تدرج أكثر استقرارًا.
4. التنفيذ في Jax: في Jax ، يمكن تنفيذ تراكم التدرج عن طريق تراكم التدرجات يدويًا باستخدام وظيفة jax.grad 'Jax ، ثم تطبيق هذه التدرجات المتراكمة لتحديث معلمات النموذج. يمكن تلقائي أو تخصيص هذه العملية بناءً على قيود ذاكرة محددة ومتطلبات التدريب.
باختصار ، يساعد تراكم التدرج في JAX على إدارة قيود الذاكرة من خلال السماح بمحاكاة أحجام الدفعات الأكبر دون الحاجة إلى ذاكرة إضافية ، وبالتالي تمكين تدريب أكثر كفاءة للشبكات العصبية على موارد الأجهزة المحدودة.
الاستشهادات:[1] https://optax.readthedocs.io/en/latest/_collections/examples/gradient_accumulation.html
[2] https://www.hopsworks.ai/dictionary/gradient-accumulation
[3] https://arxiv.org/abs/2406.12356
[4] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/wxvlcc/d_does_gradient_accumulation_achieve_anything/
[5] https://www.databricks.com/blog/farewell-om
[6] https://docs.vultr.com/how-to-use-ragient-accumulation-to-overcome-gpu-memory-limitations
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-gradient-accumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-accumulate-gradients-for-large-batch-batch-in-keras