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. 1 Этот подход предполагает периодическое сохранение моментального снимка полного состояния модели в определённое время. 1 В случае сбоя такой снимок можно использовать для восстановления модели в состоянии на момент сохранения, чтобы обучение можно было возобновить с этого момента. 1
• Применение Nebula. 1 Этот инструмент позволяет сократить время сохранения контрольных точек и требования к часам GPU для больших моделей. 1 Nebula сохраняет контрольные точки асинхронно и разблокирует процесс обучения, что уменьшает сквозное время обучения. 1
• Использование ModelCheckpoint. 2 Этот подход обеспечивает возможность возврата к наиболее эффективной версии модели в случае ухудшения показателей в последующих эпохах. 2 Также он предотвращает потерю прогресса обучения из-за сбоев или ошибок, гарантируя сохранение достигнутых результатов. 2
• Применение EarlyStopping. 25 Этот подход предполагает остановку обучения, когда качество модели на валидационном наборе данных перестаёт улучшаться. 5 Это предотвращает излишнее обучение модели. 5
• Использование ReduceLROnPlateau. 2 Этот подход следит за значением функции потерь на валидационном наборе данных и автоматически уменьшает скорость обучения, если она перестаёт улучшаться. 2