GUIDE teknik
Saytu degrade
Checkpointing gradient (ñu koy woowe itam checkpointing activation) ab pexe la buy sakkanal mémoire biy sànni activation yu bari yi ci digg bi ci diir bi ñuy jaar ci kanam, ba noppi di leen xaymaat ci diir bi ñuy tasaare ci ginaaw.
Déglul tegtal biiIA-nettali · ~2 min
Ci xët wii2 simili jàng
Résumé
Daf lay may nga tàggat reso yu gëna xóot te gëna mag ci jënd ak jaay ordinatër yu gëna bari ngir jëfandikoo memory bu néew.
Plongeur bu xóot
Taggat yaram dafay tëye diggante yiñ soxla ngir backpropagation. Checkpointing biy aktive dafay denc tensor yiñ tànn ci pegg yi ba noppi di xaymawaat aktivasioŋ yi ci biir ci diiru dellu ginaaw. Loolu dafay wecci yeneen xayma ngir wàññi emprent mémoire biy aktive; Dañuy sakkanal xaalis bi ak xaalis biy dugg ci liggéey bi, te loolu mingi aju ci barabu checkpoint bi, liggéey yi, graf model bi ak aparey bi. Ci benn chaîne bu yomb bu N layers yu tollu noonu, ab oraaru téere bu am ay peggu checkpoint yu tollu ci sqrt (N) layers ci seen biir mën na wàññi dencukaay biy tàmbali ngir komànde sqrt (N) checkpoints, ak njëgu calcul bi ñuy doxal ci oraaru boobu. Bii misaal asymptotic bokkul ak wax luy am ci kaadar bi. PyTorch dafay wane ay utilite yuñ mëna jëfandikoo ngir saytu, te tegtal yi mu am leegi dañuy leeral rematerialisasioŋ buñ tànn ak tànneef yi compilatër bi dimbali. Mën na boole ak FSDP ak njubte bu jaxaso, waaye mën na méngale liggéeyu tàggat yaram bi yépp.
Doxal ci àdduna dëgg
Taggat ab transformatër bu xóot ak dayo lote bu gëna mag ci benn GPU ci sànni ak xaymawaat aktivaasioŋu couche yi.
Modèlu gis-gis bu jaar yoon ci kaw nataal yu am dayo bu kawe, fu kàrtu aktivasioŋ yi di fees ci mémoire GPU bi.
Transformatëri kanam yuy laxasu ñuy may gradient_checkpointing=Dëgg ngir méngoo ak xeetu paramet yu am miliyaar ci diiru ajustement bu baax.
boole checkpointing ak FSDP suko defee parametre yi ak activation yi nekk ñu tuuti, loolu mooy tax ñu mëna tàggat modeli làkk yu yaatu lool.
Ëlëgu saytu gradient
Checkpointing gradient leegi dafay nekk standard ci tàggat model yu mag yi te dafay gëna otomatise, bibliotek yi di tànnee barabi checkpoint yi gëna baax ci yaw. Dafay boole ci anam wu natureel ak FSDP, jaxaso bu jaar yoon, ak dechargement ngir push model yu gëna kawe. Xaarandi 'tanneef' checkpointing biy xaymawaat liggéey yu yomb yi di denc yu seer yi (lu melni matris yiy bàyyi xel) ci cache, boole ci jegewaale yu compilatër bi di dawal ci jumtukaay yu melni PyTorch's torch.compile biy jël dogal ci saasi li ñuy denc ak xaymawaat ngir am balance memory bu gëna gaaw.
Teg ko ci jëf
Lu tax mu am solo
- Njëgg ak budget. Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw.
- dogal yu gëna leer. Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal.
- Xool kalite. Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi.
Moytul
- Optimize benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi.
- Njëg li ñuy fay ci infrastructure yi ak ci toppatoo dañuy faral di suufeel.
- Bu sistem yi di gëna xawa jafee xam, jafe-jafe yi am ci wàllu kaaraange ak seetlu mën nañu gëna bari.
Jéego yi ci topp
- Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo.
- Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu.
- Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi.
- Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale.
Weyal di banneexu
Bulletin bu amul fayda
Jàngal xibaar AI bu bes
Ñatti jaar-jaari IA yuñ firndeel bis bu nekk ci ayu-bis bi, ñu bind leen ci Àngle bu leer. Gratis ba fàww, amul yëgle.
Benn email bis bu nekk ci ayu-bis bi. Benn klik nga dindi abonemaa bi. Dunu musa jaay wala séddoo sa adres.
Nattal sa bopp
Take the Gradient Checkpointing quiz
Feedback ci saasi ci bépp tontu, ak sertifikaa buñ mëna séddoo ak ID buñ mëna saytu soo jàllee ci njàng mi.
Jàppale njàngum IA te doo fay. AI Understanding mbootaay la buy def te Yàlla tax — amul yëgle, amul paywall, musul am. Defal ab sarax
Laaj yi ñuy faral di laaj
Luy saytu gradient?
Checkpointing gradient (ñu koy woowe itam checkpointing activation) ab pexe la buy sakkanal mémoire biy sànni activation yu bari yi ci digg bi ci diir bi ñuy jaar ci kanam, ba noppi di leen xaymaat ci diir bi ñuy tasaare ci ginaaw. Daf lay may nga tàggat reso yu gëna xóot te gëna mag ci jënd ay ordinatër yu gëna bari ngir wàññi memory bi.
Lan mooy njëkk jënd ak jaay gradient checkpointing ngir sakkanal mémoire?
Gradient checkpointing dafay xaymawaat aktivaasioŋ yiñ sànnee ci diiru paas bi ci ginaaw, di dugal xaalis bu gëna bari ngir am memory bu wàññeeku bu baax.
Lan moo waral ñuy denc aktivaasioŋ yi ci diiru jàll bi?
Backprop dafay xayma gradient yi ci diggante aktivasioŋ yi ci paas bi ci kanam, kon dañu wara am fileek xayma wuñu leen.
Ci benn chaîne bu yomb bu am N couche yu tollu noonu, lan la checkpoint yi ñu tolloo ci sqrt(N) couche yu wuute mëna def ci kalendriye téere bi?
Jadwalu rasin kare bi ab resultaa theorik la ngir ab graafiku xayma bu yomb te toppalante, nekkul ab gaaraati samp gi ci àdduna bi yépp.
Lan mooy gëna fësal poñ yi ñuy saytu ci gradient bi ci modelu pratik bi?
Njëg li ñuy fay ngir xaymawaat mingi aju ci sàrti checkpoint ak njëgu liggéey yiñ tànn ngir xaymawaat.
Ci PyTorch, ban njariñ lañuy faral di jëfandikoo ngir saytu gradient ci benn modle?
torch.utils.checkpoint dafay laxas benn modle suko defee ñu mëna xaymawaat ay aktivaasioŋ yi ci biir ci diir bi ñuy delloo ginaaw, duñu ko denc.
Weyal di jàng
Gid yu jëm ci loolu
Tann nañu yeneen njiit ngir topic bii