Care este primul model la care se poate lucra, având în vedere câteva sugestii practice pentru început?

/ / Publicat în Inteligența artificială , EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pași suplimentari în învățarea automată, Instruire distribuită în cloud

Când vă angajați în călătoria în domeniul inteligenței artificiale, în special cu accent pe instruirea distribuită în cloud folosind Google Cloud Machine Learning, este prudent să începeți cu modele fundamentale și să progresați treptat către paradigme de instruire distribuită mai avansate. Această abordare etapizată permite o înțelegere cuprinzătoare a conceptelor de bază, dezvoltarea abilităților practice și capacitatea de a depana și optimiza eficient fluxurile de lucru de învățare automată.

1. Selectarea modelului fundamental

Ca prim proiect, este recomandabil să selectați un model și un set de date bine documentate, studiate pe scară largă și cu dimensiuni ușor de gestionat. Pentru studenți, sarcina clasică de clasificare a imaginilor folosind setul de date MNIST (recunoașterea cifrelor scrise de mână) și un model simplu de rețea neuronală, cum ar fi un perceptron multistrat (MLP) sau o rețea neuronală convoluțională de bază (CNN), oferă un excelent punct de plecare. Motivele acestei alegeri sunt următoarele:

– MNIST este un set de date mic, reducând cerințele de calcul și accelerând iterațiile de antrenament.
– Problema este bine înțeleasă, ceea ce permite o evaluare comparativă și o depanare mai ușoară.
– Exemplele de cod și tutorialele existente sunt abundente, facilitând învățarea.

Exemplu: MNIST cu o rețea neuronală de bază

1. Setul de dateMNIST, cuprinzând 60,000 de imagini de antrenament și 10,000 de imagini de testare cu dimensiunea de 28×28 pixeli.
2. Modele UsiO rețea neuronală simplă cu unul sau două straturi ascunse.
3. CadruTensorFlow sau PyTorch, ambele fiind bine suportate pe Google Cloud.
4. Platforma CloudPlatforma Google Cloud AI oferă Jupyter Notebooks gestionate și integrare perfectă cu resursele de stocare și calcul în cloud.

Această configurație vă permite să învățați fluxul de lucru complet: încărcarea datelor, preprocesarea, definirea modelului, antrenamentul, evaluarea și salvarea modelelor — toate în mediul cloud.

2. Familiarizarea cu mediul cloud

Înainte de a trece la instruirea distribuită, este important să vă familiarizați cu mediul cloud. Google Cloud oferă diverse servicii și instrumente pentru învățarea automată, cum ar fi:

- Notebook-uri cu platforma AINotebook-uri Jupyter gestionate cu medii preconfigurate pentru TensorFlow, PyTorch și alte framework-uri.
- Stocare in cloudPentru stocarea seturilor de date și a artefactelor modelului.
- Instruire Computing Engine și Platform AIPentru resurse CPU/GPU/TPU scalabile și joburi de antrenament gestionate.

Se recomandă să începeți prin antrenarea modelului pe un singur nod (instanță VM) pentru a înțelege fluxul de lucru și utilizarea resurselor.

3. Tranziția către instruire distribuită

Odată ce stăpânești bine antrenamentul de bază al modelelor în cloud, poți începe să explorezi antrenamentul distribuit. Antrenamentul distribuit se referă la împărțirea volumului de muncă de antrenament pe mai multe resurse de calcul, ceea ce este benefic atunci când lucrezi cu seturi de date mari, modele complexe sau când dorești să reduci timpul de antrenament.

Există două abordări principale pentru antrenamentul distribuit:

- Paralelismul datelorFiecare nod worker procesează un subset diferit de date, iar actualizările parametrilor modelului sunt sincronizate.
- Paralelism de modelDiferite părți ale modelului sunt antrenate pe noduri diferite, adesea folosite pentru modele extrem de mari.

Pentru o expunere inițială, paralelismul datelor este mai accesibil și este susținut pe scară largă de framework-urile de învățare automată.

Exemplu: Antrenament distribuit cu TensorFlow pe Google Cloud

TensorFlow oferă suport încorporat pentru antrenament distribuit prin intermediul API-ului `tf.distribute`. `MirroredStrategy` este potrivit pentru paralelismul sincron de date între mai multe GPU-uri pe o singură mașină, în timp ce `MultiWorkerMirroredStrategy` extinde această capacitate pe mai multe mașini.

Abordare pas cu pas:

1. Actualizați modelulTreceți de la MNIST la un set de date mai mare, cum ar fi CIFAR-10 sau Fashion MNIST, și utilizați un CNN mai complex.
2. IntensificeFolosește o mașină virtuală Google Cloud cu mai multe GPU-uri sau TPU-uri.
3. Scale OutConfigurați antrenamentul distribuit pe mai multe mașini virtuale folosind joburi de antrenament AI Platform.
4. Modificarea coduluiAdaptați scriptul de antrenament pentru a utiliza `MultiWorkerMirroredStrategy`. Acest lucru necesită de obicei modificări minore, cum ar fi:
– Stabilirea strategiei:

python
      strategy = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy()

– Încadrarea codului de construire și antrenare a modelului în domeniul de aplicare al strategiei.
– Configurarea specificațiilor clusterului și a rolurilor de activități, de obicei gestionată de AI Platform Training.

Configurație exemplu:
Să presupunem că aveți două instanțe de mașină virtuală, fiecare cu un GPU. Specificația clusterului ar putea arăta astfel:

json
{
  "cluster": {
    "worker": [
      "worker1:port",
      "worker2:port"
    ]
  },
  "task": {
    "type": "worker",
    "index": 0
  }
}

AI Platform Training gestionează această configurație pentru dvs., așa că, de obicei, specificați doar numărul și tipul de lucrători.

4. Sugestii practice pentru începători

Pentru a maximiza învățarea și succesul în instruirea distribuită pe Google Cloud, urmați aceste bune practici:

- Începeți simpluÎncepeți cu antrenament pe un singur nod înainte de a trece la antrenament distribuit pe mai multe noduri.
- Înțelegerea cerințelor de resurseEstimați nevoile de memorie, stocare și calcul înainte de a furniza resurse. Monitorizați utilizarea în timpul antrenamentului.
- Utilizați instanțele preemptibile pentru economii de costuriPentru experimentare, mașinile virtuale preemptibile pot reduce semnificativ costurile, deși vin cu posibile întreruperi.
- Locuri de muncă pentru monitorizarea instruiriiFolosește instrumentele de monitorizare și înregistrare Google Cloud pentru a urmări starea lucrărilor, utilizarea resurselor și a detecta erorile.
- Controlul versiunilor și automatizareaStocați scripturile de antrenament într-un sistem de control al versiunilor (de exemplu, GitHub) și automatizați trimiterea de joburi cu Cloud SDK sau cu interfața web.

5. Valoarea didactică a acestei abordări

Progresia descrisă oferă mai multe beneficii educaționale:

- Învățare incrementalăÎncepând cu probleme ușor de gestionat, îți construiești încredere și abilități fundamentale înainte de a aborda sisteme distribuite complexe.
- Experienta practicaLucrul direct în cloud vă familiarizează cu fluxurile de lucru din lumea reală, gestionarea resurselor și considerațiile privind scalabilitatea.
- Abilități de depanare și optimizarePe măsură ce modelele și seturile de date se extind, apar noi provocări în depanare, monitorizare și optimizarea antrenamentului, consolidându-vă înțelegerea atât a învățării automate, cât și a sistemelor distribuite.
- Expunerea la standardele industrieiServiciile gestionate de Google Cloud reflectă fluxurile de lucru ale întreprinderilor, oferind competențe direct transferabile în medii profesionale.

6. Exemplu de progres al proiectului

O foaie de parcurs sugerată pentru proiect, pentru primii pași:

1. MNIST cu MLP pe un caiet Jupyter localÎnțelegeți procesul de instruire.
2. Notebook-ul MNIST cu CNN pe platforma Google Cloud AIÎnvățați încărcarea datelor din Cloud Storage și utilizarea resurselor la distanță.
3. CIFAR-10 cu CNN mai profund pe o singură mașină virtuală GPUExperimentați seturi de date mai mari și o complexitate sporită a modelului.
4. Antrenament distribuit CIFAR-10 cu MultiWorkerMirroredStrategy pe mai multe mașini virtualeAplicați principiile antrenamentului distribuit.
5. Reglarea hiperparametrilor și urmărirea experimentelorFolosește funcțiile de reglare a hiperparametrilor și integrările de urmărire a experimentelor din AI Platform.

7. Resurse și recomandări suplimentare

- Documentația Google CloudStudiați tutorialele și ghidurile oficiale despre instruirea distribuită și platforma AI.
- Exemple open sourceExaminați exemple de repozitorii, cum ar fi exemplele de antrenament distribuit ale TensorFlow.
- Forumuri comunitareParticipați la platforme precum Stack Overflow și Google Cloud Community pentru depanare și sfaturi.
- ExperimentareÎncercați diferite arhitecturi de modele, algoritmi de optimizare și configurații cloud pentru a observa impactul acestora asupra performanței și costului.
- Planificarea costurilorÎnțelegeți modelele de prețuri pentru cloud pentru a gestiona utilizarea în limitele bugetare.

8. Trecând dincolo de elementele de bază

După ce ai dobândit încredere în antrenamentul distribuit pe seturi de date structurate, ia în considerare extinderea expertizei tale cu:

- Transferul învățăriiAjustați fin modelele pre-antrenate pe seturi de date personalizate.
- Seturi de date la scară largăLucrul cu seturi de date din lumea reală, cum ar fi ImageNet, ceea ce necesită instruire distribuită.
- Arhitecturi avansateExperimentați cu modele precum ResNet, BERT sau rețele bazate pe Transformer.
- Automatizarea conductelorÎnvață să construiești conducte de învățare automată end-to-end folosind TensorFlow Extended (TFX) sau Kubeflow.
- Implementarea modeluluiExplorați servirea modelelor antrenate folosind AI Platform Prediction sau containere Docker personalizate.

9. Provocări comune și cum să le abordăm

- Costuri suplimentare de sincronizarePe măsură ce numărul de lucrători crește, cheltuielile generale de comunicare pot încetini instruirea. Folosiți o rețea eficientă și dimensiuni de lot pentru a atenua acest lucru.
- Toleranță la eroriSistemele distribuite pot fi susceptibile la erori ale nodurilor. Google Cloud gestionează o mare parte din acest lucru pentru dvs., dar verificați întotdeauna frecvent modelele.
- Partajarea datelorAsigurați-vă că datele sunt distribuite uniform între angajați pentru a preveni blocajele.
- Reglarea hiperparametruluiAntrenamentul distribuit poate interacționa non-trivial cu hiperparametrii; reglarea sistematică este necesară pentru rezultate optime.

10. Practici etice și responsabile în domeniul inteligenței artificiale

Atunci când lucrați cu seturi de date mari și resurse cloud, este important să fiți atenți la confidențialitatea datelor, securitatea și principiile responsabile ale inteligenței artificiale:

- Confidențialitatea datelorAsigurați-vă că seturile de date utilizate respectă reglementările privind confidențialitatea și principiile etice.
- Utilizarea resurselorFiți conștienți de impactul asupra mediului și al finanțelor al instruirii distribuite la scară largă.
- Atenuarea părtiniriiAnalizați datele și modelați rezultatele pentru potențiale erori, în special pe măsură ce extindeți proiectele la seturi de date mai mari și mai diverse.

11. Exemplu de script pentru instruire distribuită

Mai jos este un fragment ilustrativ care demonstrează cum se adaptează un script de antrenament TensorFlow pentru antrenament distribuit pe Google Cloud:

python
import tensorflow as tf
import os

# Define the strategy
strategy = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy()

# Build the model within the strategy's scope
with strategy.scope():
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])

# Load and preprocess data (e.g., CIFAR-10)
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
train_images, test_images = train_images/255.0, test_images/255.0

# Model training
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

Când trimiteți acest script către Google Cloud AI Platform, specificați numărul de noduri worker și tipurile acestora în configurația jobului.

12. Urmărirea și evaluarea progresului

Pe măsură ce parcurgeți acești pași, păstrați un jurnal de învățare pentru a documenta:

– Modelele și seturile de date utilizate
– Configurații și costuri ale resurselor
– Durata și rezultatele instruirii
– Provocări întâmpinate și soluții aplicate

Această înregistrare va oferi informații valoroase pentru proiecte viitoare și potențiale cercetări sau prezentări de portofoliu.

13. Implicații pentru carieră și cercetare

Stăpânirea instruirii distribuite în medii cloud vă poziționează bine pentru roluri în ingineria învățării automate, știința datelor și cercetare. Competențele dezvoltate - inclusiv gestionarea resurselor cloud, depanarea sistemelor distribuite și dezvoltarea de modele scalabile - sunt la mare căutare în industrie și mediul academic.

14. Pași suplimentari

După finalizarea proiectelor inițiale, puteți lua în considerare:

– Participarea la concursuri de învățare automată (de exemplu, Kaggle) care necesită soluții scalabile.
– Contribuirea la proiecte open-source axate pe ML în cloud și instruire distribuită.
– Explorarea strategiilor de cloud hibrid sau cross-cloud pentru inteligența artificială distribuită.

15. Lecturi și cursuri recomandate

– Documentația Google Cloud ML Engine
– Ghid de instruire distribuită TensorFlow
– Coursera: specializare „Machine Learning cu TensorFlow pe Google Cloud”
– Lucrări despre optimizarea distribuită în învățarea profundă

Selectarea unui model și a unui proiect inițial abordabil, înțelegerea temeinică a instrumentelor cloud și extinderea treptată la instruire distribuită vor asigura cunoștințe fundamentale solide și expertiză practică. Capacitatea de a scala fluxurile de lucru de învățare automată în cloud este o competență valoroasă, iar abordarea structurată descrisă aici permite atât învățarea eficientă, cât și aplicarea în lumea reală.

Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Instruire distribuită în cloud:

Mai multe întrebări și răspunsuri:

Etichetat sub: , , , , , , , , , ,