Comment faire évoluer un modèle?

La mise à l'échelle d'un modèle d'apprentissage automatique peut être réalisée de plusieurs manières, en fonction de la tâche et de l'infrastructure :

• Mise à l'échelle horizontale (formation distribuée) : diviser les données et la formation du modèle sur plusieurs nœuds ou GPU. Des technologies telles que TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed Data Parallel sont utilisées.

• Mise à l'échelle verticale : augmenter les ressources d'un seul serveur (CPU, GPU, mémoire) pour accélérer la formation et l'inférence.

• Optimisation du modèle : réduire la taille du modèle (quantification, pruning), ce qui permet une inférence plus rapide et réduit les exigences en ressources.

• Mise en cache des résultats : pour les requêtes fréquemment répétées, les prédictions peuvent être mises en cache.

• Utilisation de lots : traiter les données par paquets pour augmenter la capacité de traitement.

Exemple d'apprentissage distribué avec 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)

# Ensuite, la boucle d'entraînement habituelle