Modeli necə miqyaslandırmaq olar?

Maşın öyrənmə modelinin miqyaslandırılması vəzifə və infrastrukturdan asılı olaraq müxtəlif üsullarla həyata keçirilə bilər:

• Üfüqi miqyaslandırma (paylanmış təlim): məlumatların və modelin təliminin bir neçə nod və ya GPU üzərində bölünməsi. TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed Data Parallel kimi texnologiyalar istifadə olunur.

• Şaquli miqyaslandırma: tək bir serverin resurslarını (CPU, GPU, yaddaş) artırmaqla təlim və çıxarış sürətləndirilir.

• Modelin optimallaşdırılması: modelin ölçüsünü azaltmaq (kvantlaşdırma, pruning), bu da daha sürətli çıxarış və resurs tələblərini azaldır.

• Nəticələrin keşikdə saxlanması: tez-tez təkrarlanan sorğular üçün proqnozlar keşikdə saxlanıla bilər.

• Partiyalar istifadə etmək: məlumatları paketlər şəklində işləyərək ötürmə qabiliyyətini artırmaq.

PyTorch ilə paylanmış təlim nümunəsi:

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup():
    dist.init_process_group("nccl")

model = MyModel().to(device)
model = DDP(model)

# Sonra, adi təlim döngüsü