Kā mērogot modeli?

Mašīnmācīšanās modeļa mērogošanu var īstenot vairākos veidos atkarībā no uzdevuma un infrastruktūras:

• Horizontāla mērogošana (izplatīts mācīšanās): datu un modeļa apmācības sadalīšana vairākos mezglos vai GPU. Tiek izmantotas tehnoloģijas, piemēram, TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed Data Parallel.

• Vertikāla mērogošana: palielināt viena servera resursus (CPU, GPU, atmiņu), lai paātrinātu apmācību un inferenci.

• Modeļa optimizācija: samazināt modeļa izmēru (kvantizācija, pruning), kas ļauj ātrāk veikt inferenci un samazina resursu prasības.

• Rezultātu kešatmiņa: bieži atkārtotu pieprasījumu gadījumā var kešatmiņā saglabāt prognozes.

• Partiju izmantošana: datu apstrāde pakotnēs, lai palielinātu caurlaidību.

PyTorch piemērs izplatītai apmācībai:

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)

# Tad parastais apmācības cikls