Wie skaliert man ein Modell?

Die Skalierung eines maschinellen Lernmodells kann auf verschiedene Weisen umgesetzt werden, abhängig von der Aufgabe und der Infrastruktur:

• Horizontale Skalierung (verteiltes Training): Daten und Modelltraining auf mehrere Knoten oder GPUs aufteilen. Technologien wie TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed Data Parallel werden verwendet.

• Vertikale Skalierung: Ressourcen eines einzelnen Servers (CPU, GPU, Speicher) erhöhen, um das Training und die Inferenz zu beschleunigen.

• Modelloptimierung: Reduzierung der Modellgröße (Quantisierung, Pruning), was schnellere Inferenz ermöglicht und die Ressourcenanforderungen senkt.

• Ergebnis-Caching: Für häufig wiederholte Anfragen können Vorhersagen zwischengespeichert werden.

• Verwendung von Batches: Daten in Paketen verarbeiten, um die Durchsatzrate zu erhöhen.

Beispiel für verteiltes Training mit 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)

# Dann der übliche Trainingszyklus