L'accumulation de gradient est une technique qui aide à atténuer les contraintes de mémoire lors de la formation de réseaux de neurones, en particulier dans des cadres comme Jax. Il permet la simulation de tailles de lots plus grandes sans nécessiter de mémoire supplémentaire, ce qui est crucial lorsque vous travaillez avec des ressources GPU limitées.
Comment fonctionne l'accumulation de gradient:
1. Accumulation de gradients: Au lieu de mettre à jour les paramètres du modèle après chaque lot, les gradients sont accumulés sur plusieurs lots. Cela signifie que les paramètres du modèle sont mis à jour moins fréquemment, généralement après tous les n lots.
2. Réduction de l'utilisation de la mémoire: en ne mettant pas à jour le modèle après chaque lot, l'utilisation de la mémoire maximale est considérablement réduite. En effet, un seul lot (ou microbatch) doit être traité à la fois, plutôt que de charger un grand lot en mémoire.
3. Simulant des tailles de lots plus grandes: l'accumulation de gradients sur plusieurs lots imite efficacement le comportement de l'entraînement avec une taille de lot plus grande. Cela peut améliorer la stabilité de l'entraînement et potentiellement améliorer les performances du modèle, car des tailles de lots plus importantes conduisent souvent à des mises à jour plus stables à gradient.
4. Implémentation dans JAX: Dans JAX, l'accumulation de gradient peut être implémentée en accumulant manuellement les gradients en utilisant la fonction `jax.grade 'de Jax, puis en appliquant ces gradients accumulés pour mettre à jour les paramètres du modèle. Ce processus peut être automatisé ou personnalisé en fonction de contraintes de mémoire et d'exigences de formation spécifiques.
En résumé, l'accumulation de gradient dans JAX aide à gérer les contraintes de mémoire en permettant la simulation de tailles de lots plus grandes sans avoir besoin de mémoire supplémentaire, permettant ainsi une formation plus efficace des réseaux de neurones sur des ressources matérielles limitées.
Citations:[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-oom
[6] https://docs.vultr.com/how-to-use-gradient-accumulation-to-ocome-gpu-memory-limitations
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-gradient-accumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-accumulate-gradents-for-large-batch-size-in-keras