في هذه المقالة سنناقش كيفية التخصيص مختلف الذاكرة عبر ' pytorch_cuda_alloc_conf ' طريقة.
ما هي طريقة 'pytorch_cuda_alloc_conf' في PyTorch؟
في الأساس، ' pytorch_cuda_alloc_conf ' هو متغير بيئة ضمن إطار عمل PyTorch. يتيح هذا المتغير الإدارة الفعالة لموارد المعالجة المتاحة مما يعني تشغيل النماذج وإنتاج النتائج في أقل وقت ممكن. إذا لم يتم القيام بذلك بشكل صحيح، فإن ' مختلف 'ستعرض منصة الحساب' خارج الذاكرة ' خطأ ويؤثر على وقت التشغيل. النماذج التي سيتم تدريبها على كميات كبيرة من البيانات أو التي تحتوي على كميات كبيرة من البيانات أحجام الدفعة ' يمكن أن يؤدي إلى حدوث أخطاء في وقت التشغيل لأن الإعدادات الافتراضية قد لا تكون كافية بالنسبة لهم.
ال ' pytorch_cuda_alloc_conf 'المتغير يستخدم ما يلي' خيارات 'للتعامل مع تخصيص الموارد:
- محلي : يستخدم هذا الخيار الإعدادات المتوفرة بالفعل في PyTorch لتخصيص الذاكرة للنموذج قيد التقدم.
- max_split_size_mb : يضمن عدم تقسيم أي كتلة تعليمات برمجية أكبر من الحجم المحدد. هذه أداة قوية لمنع ' التجزئة '. سوف نستخدم هذا الخيار للتوضيح في هذه المقالة.
- roundup_power2_divisions : يقوم هذا الخيار بتقريب حجم التخصيص إلى أقرب ' قوة 2 'التقسيم بالميجابايت (MB).
- roundup_bypass_threshold_mb: ويمكنه تقريب حجم التخصيص لأي طلب قائمة أكثر من الحد المحدد.
- Garbage_collection_Threshold : يمنع زمن الوصول من خلال استخدام الذاكرة المتوفرة من وحدة معالجة الرسومات في الوقت الفعلي لضمان عدم بدء بروتوكول استعادة الكل.
كيفية تخصيص الذاكرة باستخدام طريقة 'pytorch_cuda_alloc_conf'؟
يتطلب أي نموذج يحتوي على مجموعة بيانات كبيرة تخصيصًا إضافيًا للذاكرة أكبر من ذلك الذي تم تعيينه افتراضيًا. يجب تحديد التخصيص المخصص مع مراعاة متطلبات النموذج وموارد الأجهزة المتاحة.
اتبع الخطوات الموضحة أدناه لاستخدام ' pytorch_cuda_alloc_conf ' في Google Colab IDE لتخصيص المزيد من الذاكرة لنموذج معقد للتعلم الآلي:
الخطوة 1: افتح جوجل كولاب
ابحث عن جوجل التعاونيه في المتصفح وقم بإنشاء ' دفتر جديد 'لبدء العمل:
الخطوة 2: إعداد نموذج PyTorch مخصص
قم بإعداد نموذج PyTorch باستخدام ' !pip 'حزمة التثبيت لتثبيت' شعلة 'المكتبة و' يستورد 'أمر الاستيراد' شعلة ' و ' أنت 'المكتبات في المشروع:
استيراد الشعلة
استيراد لنا
المكتبات التالية مطلوبة لهذا المشروع:
- شعلة – هذه هي المكتبة الأساسية التي يعتمد عليها PyTorch.
- أنت - ال ' نظام التشغيل 'تُستخدم المكتبة للتعامل مع المهام المتعلقة بمتغيرات البيئة مثل' pytorch_cuda_alloc_conf ” بالإضافة إلى دليل النظام وأذونات الملف:
الخطوة 3: تخصيص ذاكرة CUDA
استخدم ال ' pytorch_cuda_alloc_conf 'طريقة لتحديد الحد الأقصى لحجم الانقسام باستخدام' max_split_size_mb ':
الخطوة 4: تابع مشروع PyTorch الخاص بك
بعد أن حددت ' مختلف 'تخصيص المساحة مع' max_split_size_mb '، استمر في العمل على مشروع PyTorch كالمعتاد دون خوف من' خارج الذاكرة ' خطأ.
ملحوظة : يمكنك الوصول إلى دفتر ملاحظات Google Colab الخاص بنا على هذا وصلة .
نصيحة محترف
وكما ذكرنا سابقاً فإن ' pytorch_cuda_alloc_conf يمكن أن تتخذ الطريقة أيًا من الخيارات المذكورة أعلاه. استخدمها وفقًا للمتطلبات المحددة لمشاريع التعلم العميق الخاصة بك.
نجاح! لقد أظهرنا للتو كيفية استخدام ' pytorch_cuda_alloc_conf 'طريقة لتحديد' max_split_size_mb 'لمشروع PyTorch.
خاتمة
استخدم ال ' pytorch_cuda_alloc_conf 'طريقة لتخصيص ذاكرة CUDA باستخدام أي من خياراتها المتاحة وفقًا لمتطلبات النموذج. يهدف كل من هذه الخيارات إلى التخفيف من مشكلة معالجة معينة ضمن مشاريع PyTorch للحصول على أوقات تشغيل أفضل وعمليات أكثر سلاسة. في هذه المقالة، عرضنا بناء الجملة لاستخدام ' max_split_size_mb خيار لتحديد الحد الأقصى لحجم الانقسام.