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使用torch.compile和梯度累积加速模型训练
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了加速深度变换器语言模型训练的两种技术：使用torch.compile()优化模型性能，以及通过梯度累积实现更大的有效批量大小。torch.compile()提升执行速度，梯度累积通过多次前向传播减少反向传播次数，从而节省时间。
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关键要点
- 训练深度变换器语言模型耗时较长，但可以通过一些技术加速训练。
- 使用torch.compile()可以提高模型性能，通过编译模型来加速执行速度。
- torch.compile()生成一个优化后的新模型对象，能够共享原始模型的张量。
- 在编译模型之前，确保模型无误，以避免调试困难。
- 并非所有模型都可以编译，但支持编译的模型可以立即受益于速度提升。
- 梯度累积是一种通过多次前向传播来模拟更大有效批量大小的技术。
- 通过减少反向传播次数，梯度累积可以节省训练时间。
- 在梯度累积中，需在每次迭代中累积梯度，而不是每次都清零。
- 调整学习率调度器以适应梯度累积的训练步骤。
- 使用torch.compile()和梯度累积可以显著提高训练效率。
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