Gradientin kertyminen on tekniikka, joka auttaa lievittämään muistirajoituksia hermoverkkojen kouluttamisessa, etenkin Jaxin kaltaisissa puitteissa. Se mahdollistaa suurempien eräkokojen simuloinnin ilman lisämuistia, mikä on ratkaisevan tärkeää työskennellessään rajoitetuilla GPU -resursseilla.
Kuinka gradientin kertyminen toimii:
1. Kertyviä kaltevuuksia: Malliparametrien päivittämisen sijasta kunkin erän jälkeen gradientit kertyy useisiin eriin. Tämä tarkoittaa, että mallin parametrit päivitetään harvemmin, tyypillisesti jokaisen N -erän jälkeen.
2. Muistin käytön vähentäminen: Ei päivitettämättä mallia jokaisen erän jälkeen, muistin huippuluokan käyttö vähenee huomattavasti. Tämä johtuu siitä, että vain yksi erä (tai mikropatja) on käsiteltävä kerrallaan sen sijaan, että suurta erää ladataan muistiin.
3. Suurempien eräkokojen simulointi: Kaatuvien gradienttien kerääminen useiden erien yli jäljittelee tehokkaasti koulutuksen käyttäytymistä suuremmalla eräkokolla. Tämä voi parantaa koulutuksen vakautta ja mahdollisesti parantaa mallin suorituskykyä, koska suuret eräkoot johtavat usein vakaampiin gradienttipäivityksiin.
4. Toteutus Jax: Jaxissa gradientin kertyminen voidaan toteuttaa keräämällä gradienteja manuaalisesti käyttämällä JAX: n `Jax.grad` -toimintoa ja soveltamalla sitten näitä kertyviä kaltevuuksia malliparametrien päivittämiseen. Tämä prosessi voidaan automatisoida tai räätälöidä tiettyjen muistirajoitteiden ja koulutusvaatimusten perusteella.
Yhteenvetona voidaan todeta, että gradientin kertyminen Jaxissa auttaa hallitsemaan muistirajoituksia sallimalla suurempien eräkokojen simuloinnin ilman lisämuistia, mikä mahdollistaa hermoverkkojen tehokkaamman koulutuksen rajoitetuilla laitteistoresursseilla.
Viittaukset:[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
.
[5] https://www.databricks.com/blog/farewell-oom
.
.
.