Kaip skalė modelį?

Mašininio mokymosi modelio mastelio didinimas gali būti įgyvendintas keliais būdais, priklausomai nuo užduoties ir infrastruktūros:

• Horizontalus mastelis (platinamas mokymas): duomenų ir modelio mokymo paskirstymas keliuose mazguose arba GPU. Naudojamos technologijos kaip TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed Data Parallel.

• Vertikalus mastelis: vieno serverio išteklių (CPU, GPU, atminties) didinimas, siekiant pagreitinti mokymą ir inferenciją.

• Modelio optimizavimas: modelio dydžio mažinimas (kvantizacija, pruning), leidžiantis greičiau atlikti inferenciją ir sumažinti išteklių reikalavimus.

• Rezultatų talpinimas į cache: dažnai kartojamų užklausų atveju galima talpinti prognozes į cache.

• Partijų naudojimas: duomenų apdorojimas paketais, siekiant padidinti pralaidumą.

PyTorch pavyzdys platinamam mokymui:

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)

# Tolesnis įprastas mokymosi ciklas