Memory swapping en offloading deepspeed

Maarten Soetens
Bijgewerkt · 1 min lezen

Werking van offloading

Memory swapping en offloading zijn technieken om het geheugengebruik van GPU's te verlagen. Bij offloading worden delen van het model of de optimizer-state naar CPU-geheugen of schijf verplaatst. Dit maakt het mogelijk om modellen te trainen die groter zijn dan het GPU-geheugen. DeepSpeed, ontwikkeld door Microsoft, biedt geavanceerde offloading-mogelijkheden. Het gebruikt technieken zoals ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) om geheugen te besparen. Offloading kan de training vertragen maar maakt het mogelijk om grote modellen op beperkte hardware te draaien. Het is een belangrijk onderdeel van democratisering van AI.

Toepassingen en trade-offs

Offloading wordt gebruikt in onderzoek en productie voor het trainen van grote modellen. Trade-offs zijn snelheid versus geheugen. Het is essentieel voor organisaties met beperkte GPU-resources.

Meer in de kennisbank

Ab testing van ai modellen A/B-testen vergelijkt twee modelversies in productie om te bepalen welke betere resultaten oplevert. Lees uitleg → Wat is een activatiefunctie relu sigmoid softmax? Een activatiefunctie introduceert niet-lineariteit in neurale netwerken, waardoor ze complexe relaties kunnen leren. Lees uitleg → Wat is active learning? Active learning is een techniek waarbij het model zelf de meest informatieve datapunten selecteert om te laten labelen, wat de efficiëntie van het leerproces verhoogt. Lees uitleg → Wat is een agent omgeving actie en beloning? In reinforcement learning is de agent de beslisser, de omgeving de wereld waarmee hij interacteert, acties de keuzes en beloningen de feedback. Lees uitleg →
Naar de kennisbank →

Dit toepassen in
jouw bedrijf?

We vertalen het naar jouw processen en laten binnen een week een werkend prototype zien.

Plan een gesprek Bekijk diensten