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Accelerator के साथ Adafactor

आपने कम मेमोरी आवश्यकता के साथ अपनी भाषा अनुवाद मॉडल को ट्रेन करने के लिए Trainer के साथ Adafactor का एक प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट दिखाया है। अब आप Accelerator का उपयोग करके अपना कस्टम ट्रेनिंग लूप बनाना चाहते हैं। Adafactor के साथ ट्रेनिंग लूप तैयार कीजिए!

compute_optimizer_size() फंक्शन पहले से परिभाषित है। कुछ ट्रेनिंग ऑब्जेक्ट्स पहले से लोड हैं: model, train_dataloader, और acceleratorAdafactor को torch.optim से पहले से इम्पोर्ट किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

PyTorch के साथ कुशल AI मॉडल प्रशिक्षण

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • optimizer को डिफाइन करते समय मॉडल के पैरामीटर्स Adafactor में पास करें.
  • साइज प्रिंट करने के लिए optimizer की state पास करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Pass the model parameters to Adafactor
optimizer = Adafactor(params=____.____())
model, optimizer, train_dataloader = accelerator.prepare(model, optimizer, train_dataloader)

for batch in train_dataloader:
    inputs, targets = batch["input_ids"], batch["labels"]
    outputs = model(inputs, labels=targets)
    loss = outputs.loss
    accelerator.backward(loss)
    optimizer.step()
    optimizer.zero_grad()

# Pass in the optimizer state
total_size_megabytes, total_num_elements = compute_optimizer_size(optimizer.state.____())
print(f"Number of optimizer parameters: {total_num_elements:,}\nOptimizer size: {total_size_megabytes:.0f} MB")  
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