Как можно оптимизировать обработку больших наборов данных с помощью PyTorch?

Несколько способов оптимизировать обработку больших наборов данных с помощью PyTorch:

• Использовать профилировщик PyTorch. habr.com Он позволяет понять, сколько времени уходит на выполнение тех или иных фрагментов кода, и фиксировать данные о выполнении кода на CPU, в ядрах CUDA и историю потребления памяти. habr.com
• Работать с фрагментами данных примерно одинаковой формы. habr.com Так аллокатору будет легче найти подходящий блок памяти для повторного использования. habr.com Для этого можно выровнять размеры фрагментов данных с помощью паддинга. habr.com
• Использовать библиотеку ввода-вывода PyTorch. stackoverflow.com Она позволяет пакетно и параллельно доставлять данные, если файлы слишком велики, чтобы поместиться в памяти для обучения. stackoverflow.com Для этого нужно указать URL-адрес расположения набора данных, и он будет доставлять данные в формате файла tar. stackoverflow.com
• Применить FSDP. pytorch.org huggingface.co Эта технология позволяет распределять состояния оптимизатора, градиенты и параметры модели по параллельным рабочим, что даёт возможность загружать большие модели, которые не помещаются в доступную память GPU. huggingface.co