Gradiento kaupimas yra technika, padedanti palengvinti atminties apribojimus mokant nervų tinklų, ypač tokiose rėmuose kaip JAX. Tai leidžia modeliuoti didesnius partijas, nereikalaujant papildomos atminties, o tai yra labai svarbu dirbant su ribotais GPU ištekliais.
Kaip veikia gradiento kaupimasis:
1. Tai reiškia, kad modelio parametrai atnaujinami rečiau, paprastai po kiekvienų N partijų.
2. Sumažinus atminties naudojimą: neatnaujinant modelio po kiekvienos partijos, didžiausia atminties naudojimas žymiai sumažinamas. Taip yra todėl, kad vienu metu reikia apdoroti tik vieną partiją (arba mikrobatch), o ne įkeliant didelę partiją į atmintį.
3. Didesnių partijų dydžių modeliavimas: Kaupiamos gradientai per kelias partijas veiksmingai imituoja treniruočių elgseną su didesniu partijos dydžiu. Tai gali pagerinti treniruočių stabilumą ir padidinti modelio našumą, nes didesni partijų dydžiai dažnai lemia stabilesnius nuolydžių atnaujinimus.
4. Įdiegimas JAX: JAX gradiento kaupimą galima įgyvendinti rankiniu būdu kaupiant gradientus, naudojant JAX „Jax.Grad“ funkciją ir pritaikant šiuos sukauptus gradientus modelio parametrams atnaujinti. Šis procesas gali būti automatizuotas arba pritaikytas atsižvelgiant į konkrečius atminties apribojimus ir mokymo reikalavimus.
Apibendrinant galima pasakyti, kad gradiento kaupimasis JAX padeda valdyti atminties apribojimus, leisdamas modeliuoti didesnius partijos dydžius, nereikia papildomos atminties, taip įgalinant efektyvesnį neuroninių tinklų mokymą ribotam aparatūros ištekliams.
Citatos:[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-hy-gradient-acumulation-to-ovecome-gpu-memory-limitations
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-gradaent-cumumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-cakumulate-reavetients-for-large-batches-in-keras