Какие существуют подходы для эффективного сохранения и восстановления больших моделей глубокого обучения?

Некоторые подходы для эффективного сохранения и восстановления больших моделей глубокого обучения:

• Использование контрольных точек. learn.microsoft.com Этот подход предполагает периодическое сохранение моментального снимка полного состояния модели в определённое время. learn.microsoft.com В случае сбоя такой снимок можно использовать для восстановления модели в состоянии на момент сохранения, чтобы обучение можно было возобновить с этого момента. learn.microsoft.com
• Применение Nebula. learn.microsoft.com Этот инструмент позволяет сократить время сохранения контрольных точек и требования к часам GPU для больших моделей. learn.microsoft.com Nebula сохраняет контрольные точки асинхронно и разблокирует процесс обучения, что уменьшает сквозное время обучения. learn.microsoft.com
• Использование ModelCheckpoint. yourtodo.life Этот подход обеспечивает возможность возврата к наиболее эффективной версии модели в случае ухудшения показателей в последующих эпохах. yourtodo.life Также он предотвращает потерю прогресса обучения из-за сбоев или ошибок, гарантируя сохранение достигнутых результатов. yourtodo.life
• Применение EarlyStopping. yourtodo.life it.vstu.by Этот подход предполагает остановку обучения, когда качество модели на валидационном наборе данных перестаёт улучшаться. it.vstu.by Это предотвращает излишнее обучение модели. it.vstu.by
• Использование ReduceLROnPlateau. yourtodo.life Этот подход следит за значением функции потерь на валидационном наборе данных и автоматически уменьшает скорость обучения, если она перестаёт улучшаться. yourtodo.life