Hoe schaal je het model?

Het schalen van een machine learning-model kan op verschillende manieren worden gerealiseerd, afhankelijk van de taak en infrastructuur:

• Horizontale schaalvergroting (gedistribueerde training): gegevens en modeltraining verdelen over meerdere knooppunten of GPU's. Technologieën zoals TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed Data Parallel worden gebruikt.

• Verticale schaalvergroting: de middelen van één server (CPU, GPU, geheugen) vergroten om training en inferentie te versnellen.

• Modeloptimalisatie: het verkleinen van de modelgrootte (quantisatie, pruning), wat snellere inferentie mogelijk maakt en de resource-eisen vermindert.

• Resultaatcaching: voor vaak herhaalde verzoeken kunnen voorspellingen worden gecachet.

• Gebruik van batches: gegevens verwerken in pakketten om de doorvoer te verhogen.

Voorbeeld van gedistribueerde training met 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)

# Vervolgens de gebruikelijke trainingslus