Accelerator を使った勾配チェックポインティング

引き続き、使用するデバイス上で言語翻訳モデルをトレーニングできるよう、メモリ使用量の最適化を進めましょう。勾配累積（グラジェント・アキュムレーション）により、より大きなバッチサイズでの効果的なトレーニングが可能になりました。次のステップとして、モデルのメモリ使用量をさらに削減するために、勾配チェックポインティング（グラジェント・チェックポインティング）を追加しましょう。

model、train_dataloader、accelerator はあらかじめ定義されています。