BERT испытывает нехватку памяти при прямом проходе для моего словаря.

Вопрос или проблема

from transformers import BertModel, BertTokenizer

model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

encoded_inputs = tokenizer(labels, padding = True, truncation = True, return_tensors="pt")

ids = encoded_inputs['input_ids']
mask = encoded_inputs['attention_mask']

output = model(ids, mask)
lab_embeddings = output.last_hidden_state.tolist()

Ответ или решение

Если вы сталкиваетесь с проблемой нехватки памяти во время прямого прохода BERT при обработке словаря из 4000 слов, это может быть вызвано несколькими факторами, связанными с архитектурой модели и объемом используемых данных. Давайте детально рассмотрим, как можно решить эту проблему, направив внимание на распределение нагрузки и оптимизацию обработки.

Логика проблемы

При загрузке модели BERT и выполнении прямого прохода, она загружает в память большой объем параметров. Кроме того, слова из вашего словаря при токенизации могут создавать значительные тензоры, что дополнительно увеличивает потребление памяти. Нехватка оперативной памяти может также возникать из-за неэффективного использования GPU или недостаточной его производительности.

Стратегии решения

1. Пакетная обработка (Batching):

   • Если вы еще не используете метод пакетной обработки, это основной шаг к оптимизации. Вместо того, чтобы обрабатывать весь словарь за один раз, разбивайте его на небольшие подмножества. Это позволит существенно снизить требования к памяти.

   • Пример реализации:

     from transformers import BertModel, BertTokenizer
     import torch
     
     model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
     tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
     
     def get_embeddings(labels, batch_size=32):
      model.eval()  # Установите модель в режим оценки
      lab_embeddings = []
     
      for i in range(0, len(labels), batch_size):
          batch_labels = labels[i:i+batch_size]
          encoded_inputs = tokenizer(batch_labels, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt", max_length=512)
     
          ids = encoded_inputs['input_ids']
          mask = encoded_inputs['attention_mask']
     
          with torch.no_grad():  # Выключение градиентов
              output = model(ids, mask)
     
          lab_embeddings.extend(output.last_hidden_state.tolist())
     
      return lab_embeddings

2. Оптимизация параметров токенизации:

   • Используйте параметры max_length, чтобы ограничить максимальный размер входных тензоров. BERT не может обрабатывать последовательности длиннее 512 токенов.
   • Кроме того, проверьте, необходимо ли вам заполнение (padding) на каждом шаге. Хотя это важный аспект, его можно регулировать в зависимости от конкретной задачи.

3. Использование CPU/GPU:

   • Проверьте, действительно ли ваше устройство работает на GPU. Если вы работаете на CPU, рассмотрите возможность перехода на GPU или использования TPU для ускорения обработки.
   • В случае, если GPU все же используется, убедитесь, что его память адекватно распределена. Некоторые тензоры могут оставаться в памяти, если их неправильно освобождать.

4. Контроль утечек памяти:

   • Используйте инструменты для мониторинга использования памяти, такие как memory_profiler для Python. Это поможет вам определить узкие места в вашем коде и следить за тем, как меняется память во время выполнения.

   • Например:

     from memory_profiler import profile
     
     @profile
     def process_embeddings():
      # Ваша логика здесь

Заключение

Эти стратегии помогут вам значительно улучшить производительность вашего кода и избежать проблем с утечками памяти. Пакетная обработка, оптимизация использования ресурсов и мониторинг памяти являются ключевыми аспектами, которые стоит учитывать при работе с большими моделями, такими как BERT. Если вы будете следовать этим рекомендациям, вы сможете эффективно извлекать эмбеддинги из вашего словаря без перегрузки системных ресурсов.