10 astuces d'entraînement PyTorch qui ont réduit mon temps de moitié

Les 10 astuces

1. Précision mixte (AMP)

scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
with torch.autocast(device_type='cuda'):
    loss = model(x)
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()

Accélération : 1.8-2.5x sur GPU modernes

2. Gradient checkpointing

model.gradient_checkpointing_enable()

Mémoire : -40 %, Vitesse : -15 % — rentable pour les grands modèles

3. DataLoader optimal

DataLoader(dataset, num_workers=4, pin_memory=True, persistent_workers=True)

4. torch.compile() (PyTorch 2.0+)

model = torch.compile(model)

Accélération : 1.2-2x selon le modèle

5-10. OneCycleLR, gradient clipping, optimiseurs fusionnés, CUDA streams, torch.backends.cudnn.benchmark et attention efficace en mémoire.