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マルチモーダルモデルのトレーニングにおける記憶力不足の問題を回避するには？

2025-08-20

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グラフィックス・メモリ最適化ソリューション

モデルトレーニングのための明示的記憶が不十分であるという問題に対しては、次のような対策が考えられる：

データ・バッチbatch_size を小さくする（2 から始めることを推奨）。
ミキシング精度: torch.bfloat16を使ってビデオメモリの使用量を減らす
勾配集積多重順伝播による勾配の蓄積
モデルの合理化::
- ヤヌス-4oの小型版を試す
- 不要なモデルコンポーネントを削除する
オルタナティブ::
- Google ColabによるGPUリソース
- モデル並列またはデータ並列戦略を検討する

注：定期的にtorch.cuda.empty_cache()を使用してキャッシュを削除し、グラフィックス・メモリの使用量を監視する。

この答えは記事から得たものである。ShareGPT-4o-Image：オープンソースのマルチモーダル画像生成データセットについて

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