배치 크기(batch size)를 늘리는 방법

RoBERTa 모델을 학습할 때 배치 크기(batch size)를 늘리는 방법은 크게 두 가지입니다.

하이퍼파라미터 조정:
RoBERTa를 학습할 때 사용하는 코드나 구성 파일에서 batch_size 하이퍼파라미터를 변경하여 배치 크기를 조정할 수 있습니다. 이렇게 변경하면 RoBERTa 모델의 학습 과정에서 한 번에 처리되는 데이터 샘플 수가 증가하게 됩니다. 예를 들어, 배치 크기를 32에서 64로 늘리고자 한다면 batch_size 값을 64로 변경해야 합니다.

그래디언트 축적 (Gradient Accumulation):
모델의 메모리 사용량에 제한이 있거나, 현재 배치 크기를 더 늘릴 수 없는 경우에는 그래디언트 축적 기법을 사용할 수 있습니다. 이 방법은 여러 미니 배치의 그래디언트를 축적한 후 한 번에 업데이트하는 것입니다. 예를 들어, 배치 크기를 기존의 2배로 늘리고 싶지만 메모리가 부족한 경우에는 두 번의 미니 배치를 처리한 후에 그래디언트를 업데이트하는 방식을 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 메모리 사용량을 증가시키지 않고, 원하는 배치 크기 효과를 얻을 수 있습니다.

그래디언트 축적을 사용하기 위해서는 학습 코드에서 그래디언트 축적 관련 설정을 변경해야 합니다. 일반적으로 accumulation_steps 라는 하이퍼파라미터를 사용하여 그래디언트 축적 횟수를 조절합니다. 이 값을 2로 설정하면, 그래디언트가 두 번의 미니 배치 처리 후에 업데이트되는 것과 같은 효과를 얻을 수 있습니다.

이러한 방법들을 적용할 때, 학습 시간과 메모리 사용량의 변화에 주의해야 합니다. 배치 크기를 늘릴수록 모델의 메모리 사용량이 증가하므로, GPU 메모리가 부족해질 수 있습니다. 또한, 배치 크기가 커질수록 학습 시간이 단축되지만, 너무 큰 배치 크기는 학습의 안정성이나 최종 성능에 영향을 줄 수 있으므로 적절한 값을 선택해야 합니다.

accumulation_steps를 사용한 그래디언트 축적 기법을 적용한 샘플 코드는 다음과 같습니다. 여기서는 PyTorch를 기반으로 한 코드를 보여드리겠습니다.

 

accumulation_steps를 사용한 그래디언트 축적 기법을 적용한 샘플 코드는 다음과 같습니다. 여기서는 PyTorch를 기반으로 한 코드를 보여드리겠습니다.

----

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from dataset import CustomDataset  # 가정: 사용자 정의 데이터셋

# 데이터셋 및 모델 설정
dataset = CustomDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)
model = nn.Sequential(nn.Linear(100, 50), nn.ReLU(), nn.Linear(50, 10))
model = model.to("cuda")

# 손실 함수 및 옵티마이저 설정
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 그래디언트 축적 설정
accumulation_steps = 4  # 그래디언트를 4번 축적한 후 업데이트

# 학습 시작
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0

    for step, (inputs, labels) in enumerate(dataloader):
        inputs, labels = inputs.to("cuda"), labels.to("cuda")

        # 모델의 예측값 계산
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 손실 값 그래디언트 축적
        loss = loss / accumulation_steps
        loss.backward()
        running_loss += loss.item()

        # 그래디언트 축적 횟수에 도달하면 업데이트
        if (step + 1) % accumulation_steps == 0:
            optimizer.step()
            optimizer.zero_grad()

    epoch_loss = running_loss / len(dataloader)
    print(f"Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Loss: {epoch_loss:.4f}")

위 코드는 그래디언트를 4번 축적한 후에 업데이트하는 예시입니다. 데이터셋과 모델은 간단한 예시를 위해 임의로 설정하였으며, 실제 사용 시에는 적절한 데이터셋과 모델을 사용하시기 바랍니다. accumulation_steps 변수를 조절하여 그래디언트 축적 횟수를 변경할 수 있습니다.