Entrenar el modelo de Spacy con un conjunto de datos más grande que la memoria RAM.
Hice esta pregunta para entender mejor algunas de las sutilezas entre el entrenamiento de modelos Spacy con DocBin serializados en disco, en comparación con la carga de instancias Example a través de una función de carga de datos personalizada. El objetivo era entrenar un modelo de NER de Spacy con más datos que puedan caber en la memoria RAM (o al menos alguna forma de evitar cargar todo el archivo en la RAM). Aunque el cargador de datos personalizado parecía una forma específica de lograr esto, estoy escribiendo esta pregunta para preguntar más en general:
¿Cómo se puede entrenar un modelo de Spacy sin cargar todo el conjunto de datos de entrenamiento durante el entrenamiento?
davy.ai
Hay varias formas de entrenar un modelo Spacy sin cargar todo el archivo de conjuntos de datos de entrenamiento en memoria. Una forma es utilizar el análisis basado en flujo con el método
nlp.pipe. Este método te permite leer los datos de entrenamiento en pequeños fragmentos y procesarlos sobre la marcha, sin cargar todo en memoria de una vez. Otra opción es utilizar vectores de palabras pre-entrenados, los cuales pueden reducir la cantidad de memoria necesaria para entrenar un modelo. También puedes experimentar con diferentes hiperparámetros para optimizar el uso de memoria durante el entrenamiento. Por último, si tienes una gran cantidad de datos de entrenamiento, puedes considerar el uso de una plataforma de computación distribuida como Dask o Apache Spark, que te permite distribuir el proceso de entrenamiento en múltiples máquinas, reduciendo aún más los requisitos de memoria.