Modelni qanday kengaytirish mumkin?

Mashina o'rganish modelini kengaytirish bir nechta usullarda amalga oshirilishi mumkin, vazifa va infratuzilma asosida:

• Gorizontal kengaytirish (tarqatilgan o'qitish): ma'lumotlar va model o'qitishni bir nechta tugun yoki GPUda bo'lish. TensorFlow Distributed, PyTorch Distributed Data Parallel kabi texnologiyalar ishlatiladi.

• Vertikal kengaytirish: bir serverning resurslarini (CPU, GPU, xotira) oshirish orqali o'qitish va inferensiyani tezlashtirish.

• Modelni optimallashtirish: model hajmini kamaytirish (kvantizatsiya, pruning), bu inferensiyani tezlashtiradi va resurs talablarini kamaytiradi.

• Natijalarni kechiktirish: tez-tez takrorlanadigan so'rovlar uchun bashoratlarni kechiktirish mumkin.

• Partiyalarni ishlatish: ma'lumotlarni paketlar shaklida ishlash orqali o'tkazuvchanlikni oshirish.

PyTorch bilan tarqatilgan o'qitish misoli:

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)

# Keyin odatiy o'qitish sikli