Acumularea de gradient este o tehnică care ajută la ameliorarea constrângerilor de memorie atunci când formați rețele neuronale, în special în cadre precum JAX. Permite simularea unor dimensiuni mai mari de lot, fără a necesita o memorie suplimentară, ceea ce este crucial atunci când lucrați cu resurse limitate GPU.
Cum funcționează acumularea gradientului:
1.. Gradienți acumulați: în loc să actualizeze parametrii modelului după fiecare lot, gradienții sunt acumulați pe mai multe loturi. Aceasta înseamnă că parametrii modelului sunt actualizați mai rar, de obicei după fiecare n loturi.
2. Reducerea utilizării memoriei: prin a nu actualiza modelul după fiecare lot, utilizarea maximă a memoriei este redusă semnificativ. Acest lucru se datorează faptului că doar un singur lot (sau microbatch) trebuie procesat simultan, mai degrabă decât încărcarea unui lot mare în memorie.
3. Simularea dimensiunilor mai mari ale lotului: acumularea gradienților pe mai multe loturi imită efectiv comportamentul antrenamentului cu o dimensiune mai mare a lotului. Acest lucru poate îmbunătăți stabilitatea antrenamentului și poate îmbunătăți performanța modelului, deoarece dimensiunile mai mari ale lotului duc adesea la actualizări mai stabile de gradient.
4. Implementarea în JAX: În JAX, acumularea de gradient poate fi implementată prin acumularea manuală a gradienților folosind funcția JAX `JAX.Grad` și apoi aplicând acești gradienți acumulați pentru a actualiza parametrii modelului. Acest proces poate fi automatizat sau personalizat pe baza constrângerilor specifice de memorie și a cerințelor de instruire.
În rezumat, acumularea de gradient în JAX ajută la gestionarea constrângerilor de memorie, permițând simularea unor dimensiuni mai mari de lot, fără a fi nevoie de memorie suplimentară, permițând astfel o pregătire mai eficientă a rețelelor neuronale pe resurse hardware limitate.
Citări:[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-overcome-gpu-memory-limitări
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-gradient-accumulare
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-accumulat-gradients-for-lor-ararge-batch-simes-in-keras