Calcula iteraciones de entrenamiento, pasos por época y optimiza tamaños de lote para modelos de aprendizaje automático. Esencial para entender la dinámica de entrenamiento ML y optimización de memoria.
También podrías encontrar útiles estas calculadoras
Estima el tiempo y costo de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
Calcula requisitos de VRAM para inferencia de LLM
Calcula parámetros y memoria de modelos LLM/transformers
Compara costos de GPU auto-hospedada vs APIs de inferencia
Entender épocas, lotes y pasos es fundamental para el entrenamiento de aprendizaje automático. Esta calculadora te ayuda a planificar tu bucle de entrenamiento, optimizar tamaños de lote para eficiencia de memoria y estimar la duración del entrenamiento. Ya sea que estés ajustando un modelo pre-entrenado o entrenando desde cero, conocer tus conteos de iteración es esencial.
En aprendizaje automático, una época es un paso completo a través de todo el dataset de entrenamiento. Un lote es un subconjunto de muestras procesadas juntas en un paso forward/backward. Los pasos (o iteraciones) son el número de lotes procesados. La relación es: Pasos por Época = Tamaño del Dataset / Tamaño de Lote. Estos conceptos determinan con qué frecuencia se actualizan los pesos y cómo se utiliza la memoria.
Fórmula Principal
Pasos por Época = ⌈Tamaño del Dataset / Tamaño de Lote⌉El tamaño de lote afecta directamente el uso de memoria GPU. Encuentra el lote más grande que quepa en memoria para un rendimiento óptimo de entrenamiento.
El tamaño de lote impacta el ruido del gradiente y la dinámica de aprendizaje. Lotes muy pequeños pueden ser inestables, muy grandes pueden perder óptimos locales.
Muchos programadores dependen de pasos totales o pasos por época. Conteos precisos son esenciales para warmup y decay apropiados.
Saber cuándo guardar checkpoints basándose en conteos de pasos para recuperación y evaluación.
Predice la duración del entrenamiento multiplicando pasos por tiempo por iteración.
Configura DataLoaders de PyTorch/TensorFlow con tamaños de lote óptimos y decide si descartar lotes incompletos.
Calcula pasos exactos para programaciones de warmup lineal o coseno basadas en épocas o pasos totales.
Cuando el tamaño de lote excede la memoria, calcula pasos de acumulación para lograr el tamaño de lote efectivo objetivo.
Configura barras de progreso y logging con conteos precisos de pasos totales.
Calcula el tamaño de lote global efectivo y pasos cuando usas entrenamiento distribuido.
Estima iteraciones totales a través de barridos de hiperparámetros con tamaños de lote variables.
El último lote será más pequeño. Por ejemplo, 1000 muestras con tamaño de lote 64 da 15 lotes completos (960 muestras) y 1 lote parcial (40 muestras). Puedes usar drop_last=True en DataLoader para saltar el lote incompleto, asegurando tamaños de lote consistentes.