Jak skalować model?

Skalowanie modelu uczenia maszynowego można zrealizować na kilka sposobów, w zależności od zadania i infrastruktury:

• Skalowanie poziome (rozproszone uczenie): podział danych i treningu modelu na kilka węzłów lub GPU. Używa się technologii takich jak TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed Data Parallel.

• Skalowanie pionowe: zwiększenie zasobów jednego serwera (CPU, GPU, pamięć), aby przyspieszyć trening i inferencję.

• Optymalizacja modelu: zmniejszenie rozmiaru modelu (kwantyzacja, pruning), co pozwala na szybszą inferencję i zmniejsza wymagania dotyczące zasobów.

• Cache'owanie wyników: dla często powtarzających się zapytań można cache'ować predykcje.

• Użycie batchy: przetwarzanie danych w pakietach w celu zwiększenia przepustowości.

Przykład rozproszonego treningu na 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)

# Następnie zwykła pętla treningowa