我工作中的一项任务让我陷入了困境.我需要使用DistilBERT来解决多类文本分类问题，但关键是这个数据集非常巨大--我们说的是millions of samples!
我一直在摆弄它，DistilBERT看起来确实做得很好.然而，培训永远需要时间，以下是我的两难境地:
Model Training:我怎样才能让DistilBERT更高效地处理这个数据集的野兽呢？有没有人有过调整培训策略、批量、学习速度等方面的经验？
Hardware Constraints:有什么硬件魔术可以施展吗？大肆挥霍购买一颗精美的图形处理器是唯一的方法吗？还是有一些我不知道的诀窍？
Inference Speed:我还需要确保模型在训练后能够快速对新数据进行分类.我有什么 Select ？
任何帮助都是救命稻草！
嘿，Wellcom要堆栈溢出
在模特培训中: 考虑使用学习速率调度器.这个聪明的小工具可以根据模型的学习情况动态调整学习速度.它就像是你的模特的训练轮！ 试一试reducing the batch size.训练需要更长的时间，但你的电脑会为此感谢你的. 他的技巧可以让你虚拟地使用大批量，即使你无法将其全部放入你的GPU内存中.很整洁，是吧？
在硬件约束中:
你说得对，GPUs可以为加快训练速度创造奇迹.如果你使用云服务，有Google Colab's Pro服务这样的选项可以提供更大的内存.
一百零二
最终推论速度: 这就像让你的模型节食--它减少了内存占用，加快了推理速度 把修剪比作给你的模特理发.您可以go 掉不必要的部分(参数)，使模型更流畅、更快. 模型蒸馏:这包括训练一个较小、较简单的模型(如学徒)，以模仿较大、较复杂的模型(绝地大师)的行为.有趣的是，你的DistilBERT模型本身就是一个学徒，从Bert蒸馏而来.