Оптимизация использования памяти в PyTorch — это важная задача, особенно когда вы работаете на видеокартах с ограниченной видеопамятью, таких как RTX 3050 Ti с 4 ГБ VRAM. Вот несколько стратегий, которые могут помочь вам избежать ошибок `Torch.OutOfMemoryError`:
1. **Уменьшение размера батча**:
Начните с уменьшения размера батча (`batch_size`). Меньший размер батча требует меньше памяти. Вы можете попробовать уменьшить его на 1/2 или даже 1/4 от текущего значения.
```python
training_args = TrainingArguments(
per_device_train_batch_size=4, # Попробуйте меньший размер батча
...
)
```
2. **Заморозка некоторых слоев**:
Если вы можете заморозить некоторые слои вашей модели, это также позволит сэкономить память. Вы можете это сделать, задав `requires_grad = False` для непрограммируемых слоев:
```python
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
```
3. **Использование `mixed precision`**:
Вы можете использовать обучение с низкой точностью (Mixed Precision Training) с библиотекой `torch.cuda.amp`. Это может существенно сократить объем занимаемой памяти.
```python
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast
scaler = GradScaler()
# В обучающем цикле
with autocast():
outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
loss = outputs.loss
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
```
4. **Удаление лишних переменных**:
Убедитесь, что у вас нет лишних переменных, которые вы не используете. Для этого вы можете использовать команду `torch.cuda.empty_cache()` после удаления переменных, чтобы освободить память.
```python
del variable
torch.cuda.empty_cache()
```
5. **Использование `gradient accumulation`**:
Если ваш размер батча слишком мал для эффективного обучения, вы можете использовать накапливание градиентов. Это позволяет вам тренировать модель с большим эффективным размером батча, но фактически не загружая в память все данные сразу:
```python
accumulation_steps = 4 # Количество шагов накопления градиентов
optimizer.zero_grad()
for i, batch in enumerate(train_loader):
outputs = model(**batch)
loss = outputs.loss
loss = loss / accumulation_steps # Делим потерю на количество шагов
loss.backward() # Обратное распространение
if (i + 1) % accumulation_steps == 0: # Обновляем параметры после накопления
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
```
6. **Сброс градиентов**:
Убедитесь, что вы сбрасываете градиенты между итерациями. Используйте `optimizer.zero_grad()` перед расчетом потерь.
7. **Профилирование памяти**:
Используйте `torch.cuda.memory_summary()` в конце каждой итерации, чтобы мониторить использование памяти и выявлять, где она может не освобождаться.
Каждая из этих стратегий может помочь вам оптимизировать использование памяти в PyTorch, чтобы избежать ошибок из-за переполнения. Начните с простых изменений, таких как уменьшение размера батча, и поэкспериментируйте с другими методами.