A gradiens felhalmozódása olyan technika, amely segít enyhíteni a memória korlátozásait az ideghálózatok kiképzésekor, különösen olyan keretekben, mint a JAX. Ez lehetővé teszi a nagyobb kötegelt méretek szimulálását anélkül, hogy további memóriát igényelne, ami elengedhetetlen a korlátozott GPU -erőforrásokkal való munka során.
Hogyan működik a gradiens akkumuláció:
1. Felhalmozódó gradiensek: A modell paramétereinek frissítése helyett minden egyes tétel után a gradienseket több tételre halmozják fel. Ez azt jelenti, hogy a modell paramétereit ritkábban frissítik, általában minden N tétel után.
2. A memóriafelhasználás csökkentése: Azáltal, hogy nem frissíti a modellt minden tétel után, a csúcsmemória használata jelentősen csökken. Ennek oka az, hogy csak egyetlen tételt (vagy mikrobatch -t) kell egyszerre feldolgozni, ahelyett, hogy egy nagy tételt a memóriába töltenének.
3. A nagyobb kötegelt méretek szimulálása: A gradiensek felhalmozódása több tételen keresztül hatékonyan utánozza az edzés viselkedését a nagyobb tétel méretével. Ez javíthatja az edzés stabilitását és potenciálisan javíthatja a modell teljesítményét, mivel a nagyobb kötegelt méretek gyakran stabilabb gradiens frissítéseket eredményeznek.
4. Végrehajtás a JAX -ben: A JAX -ben a gradiensek felhalmozódása a Gradiensek kézi felhalmozódásával valósítható meg a JAX „Jax.grad” funkciójával, majd ezeket a felhalmozódott gradienseket alkalmazza a modellparaméterek frissítéséhez. Ez a folyamat automatizálható vagy testreszabható konkrét memóriakorlátozások és képzési követelmények alapján.
Összefoglalva: a Gradient Walking a JAX -ben elősegíti a memória korlátozásainak kezelését azáltal, hogy lehetővé teszi a nagyobb kötegelt méret szimulációját anélkül, hogy további memóriára lenne szükség, ezáltal lehetővé téve a neurális hálózatok hatékonyabb képzését a korlátozott hardver erőforrásokon.
Idézetek:[1] https://optax.readthedocs.io/en/latest/_collections/examples/gradient_accumulation.html
[2] https://www.hopsworks.ai/dictionary/gradient-acumulation
[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.vult.com/how-touse-gradient-umumulation-to---memor-memory-limitations
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-bout-gradient-acumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-acmumulate-gradiens-for---rege-batch-simes-in-in-kerek