Jak škálovat model?

Škálování modelu strojového učení lze realizovat několika způsoby v závislosti na úkolu a infrastruktuře:

• Horizontální škálování (rozptýlené učení): rozdělení dat a tréninku modelu na několik uzlů nebo GPU. Používají se technologie jako TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed Data Parallel.

• Vertikální škálování: zvýšení zdrojů jednoho serveru (CPU, GPU, paměť) pro urychlení tréninku a inference.

• Optimalizace modelu: zmenšení velikosti modelu (kvantizace, pruning), což umožňuje rychlejší inference a snižuje požadavky na zdroje.

• Cacheování výsledků: pro často opakované požadavky lze predikce cacheovat.

• Použití dávkování: zpracování dat v balíčcích pro zvýšení propustnosti.

Příklad rozptýleného učení na PyTorch:

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)

# Dále běžný cyklus učení