Como escalar o modelo?

A escalabilidade de um modelo de aprendizagem automática pode ser implementada de várias maneiras, dependendo da tarefa e da infraestrutura:

• Escalabilidade horizontal (treinamento distribuído): dividir os dados e o treinamento do modelo em vários nós ou GPU. Tecnologias como TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed Data Parallel são usadas.

• Escalabilidade vertical: aumentar os recursos de um único servidor (CPU, GPU, memória) para acelerar o treinamento e a inferência.

• Otimização do modelo: reduzir o tamanho do modelo (quantização, poda), o que permite inferências mais rápidas e reduzir os requisitos de recursos.

• Cache de resultados: para solicitações frequentes, as previsões podem ser armazenadas em cache.

• Uso de lotes: processar dados em pacotes para aumentar a capacidade de processamento.

Exemplo de treinamento distribuído com 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)

# Depois, o ciclo de treinamento habitual