Huấn luyện Mô hình AI Hiệu quả với PyTorch

Trong huấn luyện phân tán, mỗi thiết bị huấn luyện song song trên phần dữ liệu của nó. Bạn sẽ tìm hiểu hai phương pháp để huấn luyện phân tán: Accelerator cho phép bạn viết vòng lặp huấn luyện tùy chỉnh, còn Trainer đơn giản hóa giao diện huấn luyện.

Huấn luyện phân tán có thể gây áp lực lên tài nguyên với mô hình và bộ dữ liệu lớn, nhưng bạn có thể giải quyết bằng cách cải thiện sử dụng bộ nhớ, giao tiếp giữa thiết bị, và hiệu quả tính toán. Bạn sẽ khám phá các kỹ thuật tích lũy gradient, gradient checkpointing, local stochastic gradient descent, và huấn luyện độ chính xác hỗn hợp (mixed precision).

Bạn sẽ tập trung vào các bộ tối ưu (optimizer) như các đòn bẩy để cải thiện hiệu quả huấn luyện phân tán, làm rõ đánh đổi giữa AdamW, Adafactor, và 8-bit Adam. Giảm số lượng tham số hoặc dùng độ chính xác thấp giúp giảm mức sử dụng bộ nhớ của mô hình.