Kako skalirati model?

Масштабирање модела машинског учења може се реализовати на више начина у зависности од задатка и инфраструктуре:

• Хоризонтално скалирање (распоређено учење): делење података и учења модела на неколико чворова или GPU-ова. Користе се технологије као што су TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed Data Parallel.

• Вертикално скалирање: повећање ресурса једног сервера (CPU, GPU, меморија) за убрзање учења и инференсе.

• Оптимизација модела: смањење величине модела (квантизација, pruning), што омогућава бржу инференсу и смањује захтеве за ресурсе.

• Кеширање резултата: за често понављајуће захтеве могу се кеширати предвиђања.

• Користећи батче: обрада података у пакетићима за повећање пропусне способности.

Пример распоређеног учења на PyTorch-у:

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)

# Затим обичан циклус учења