将元学习算法应用于参数空间庞大的大型基础模型，会带来显著的计算和内存难题。之前讨论的方法，尽管原理上有效，但在扩展到包含数十亿参数的模型时，常常因资源限制而不切实际。计算元梯度，特别是标准MAML中的二阶元梯度（例如，涉及与 $\nabla^2_{\theta} \mathcal{L}_{\text{meta}}$ 相关的项），可能超出典型硬件的内存容量。

本章侧重于使元学习对这些大规模模型可行的实用策略。我们将分析计算瓶颈的具体来源，尤其是在基于梯度的元学习中。您将了解内存优化技术，例如梯度检查点和混合精度训练。我们还将介绍适用于跨多个GPU或节点进行元学习的分布式训练模式。此外，我们还会研究高效的任务采样和批处理方法、减少计算负载的近似技术，以及评估规模化元学习实施的性能和资源使用的方法。