Ինչպես ընդլայնել մոդելը?

Մեքենայական ուսուցման մոդելի մասշտաբայնությունը կարող է իրականացվել մի քանի եղանակով՝ կախված առաջադրանքից և ենթակառուցվածքից:

• Հորիզոնական մասշտաբայնություն (բաշխված ուսուցում): տվյալների և մոդելի ուսուցումը բաժանվում է մի քանի հանգույցների կամ GPU-ների վրա: Տեխնոլոգիաներ, ինչպիսիք են TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed Data Parallel, օգտագործվում են:

• Ուղղահայաց մասշտաբայնություն: մի սերվերի ռեսուրսների (CPU, GPU, հիշողություն) ավելացում՝ ուսուցումը և ինֆերենսը արագացնելու համար:

• Մոդելի օպտիմալացում: մոդելի չափի նվազեցում (քվանտացում, pruning), ինչը թույլ է տալիս ավելի արագ ինֆերենս և նվազեցնել ռեսուրսների պահանջները:

• Արդյունքների cache-ավորում: հաճախ կրկնվող հարցումների համար կանխատեսումները կարող են cache-վել:

• Բատչերի օգտագործում: տվյալների մշակումը փաթեթներով՝ անցանելիությունը բարձրացնելու համար:

PyTorch-ի բաշխված ուսուցման օրինակ:

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)

# Հետո սովորական ուսուցման ցիկլ