Kuidas skaleerida mudelit?

Masinõppe mudeli skaleerimine võib olla teostatav mitmel viisil, sõltuvalt ülesandest ja infrastruktuurist:

• Horisontaalne skaleerimine (jaotatud õppimine): andmete ja mudeli õppimise jaotamine mitme sõlme või GPU vahel. Kasutatakse tehnoloogiaid nagu TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed Data Parallel.

• Vertikaalne skaleerimine: ühe serveri ressursside (CPU, GPU, mälu) suurendamine, et kiirendada õppimist ja inferentsi.

• Mudelivõimaldamine: mudeli suuruse vähendamine (kvantimine, pruning), mis võimaldab kiiremat inferentsi ja vähendab ressursside nõudlust.

• Tulemuste vahemällu salvestamine: sageli korduvate päringute puhul saab prognoose vahemällu salvestada.

• Partii kasutamine: andmete töötlemine pakettidena, et suurendada läbilaskevõimet.

PyTorch näide jaotatud õppimiseks:

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)

# Siis tavaline õppimistsükkel