Cum se scalează modelul?

Scalarea unui model de învățare automată poate fi realizată în mai multe moduri, în funcție de sarcină și infrastructură:

• Scalare orizontală (antrenament distribuit): împărțirea datelor și antrenamentului modelului pe mai multe noduri sau GPU-uri. Se folosesc tehnologii precum TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed Data Parallel.

• Scalare verticală: creșterea resurselor unui singur server (CPU, GPU, memorie) pentru accelerarea antrenamentului și inferenței.

• Optimizarea modelului: reducerea dimensiunii modelului (quantizare, pruning), ceea ce permite o inferență mai rapidă și reduce cerințele de resurse.

• Cache-ul rezultatelor: pentru solicitări frecvent repetate, predicțiile pot fi cache-ate.

• Utilizarea de loturi (batches): procesarea datelor în pachete pentru creșterea capacității de throughput.

Exemplu de antrenament distribuit cu 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)

# Apoi, bucla obișnuită de antrenament