Ako škálovať model?

Škálovanie modelu strojového učenia je možné realizovať rôznymi spôsobmi v závislosti od úlohy a infraštruktúry:

• Horizontálne škálovanie (rozptýlené učenie): rozdelenie dát a tréningu modelu na niekoľko uzlov alebo GPU. Používajú sa technológie ako TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed Data Parallel.

• Vertikálne škálovanie: zvýšenie zdrojov jedného servera (CPU, GPU, pamäť) na zrýchlenie tréningu a inferencie.

• Optimalizácia modelu: zníženie veľkosti modelu (kvantizácia, pruning), čo umožňuje rýchlejšiu inferenciu a znižuje požiadavky na zdroje.

• Cacheovanie výsledkov: pre často opakované požiadavky môžu byť predikcie cacheované.

• Použitie dávok: spracovanie dát v balíčkoch na zvýšenie priepustnosti.

Príklad rozptýleného učenia 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)

# Potom bežný cyklus učenia