Якая першая мадэль, над якой можна працаваць, і якая мае некалькі практычных парад для пачатку?

/ / Апублікавана ў Intelligence artificielle , EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Далейшыя крокі ў машынным навучанні, Размеркаванае навучанне ў воблаку

Пачынаючы свой шлях у галіне штучнага інтэлекту, асабліва з акцэнтам на размеркаванае навучанне ў воблаку з выкарыстаннем Google Cloud Machine Learning, мэтазгодна пачынаць з базавых мадэляў і паступова пераходзіць да больш складаных парадыгм размеркаванага навучання. Гэты паэтапны падыход дазваляе атрымаць поўнае разуменне асноўных канцэпцый, развіць практычныя навыкі і здольнасць эфектыўна вырашаць праблемы і аптымізаваць працоўныя працэсы машыннага навучання.

1. Выбар базавай мадэлі

У якасці першага праекта рэкамендуецца выбраць мадэль і набор даных, якія добра дакументаваны, шырока вывучаны і маюць зручны памер. Для студэнтаў выдатнай адпраўной кропкай з'яўляецца класічная задача класіфікацыі малюнкаў з выкарыстаннем набору даных MNIST (распазнаванне рукапісных лічбаў) і простай мадэлі нейроннай сеткі, напрыклад, шматслаёвага персептрона (MLP) або базавай згортачнай нейроннай сеткі (CNN). Прычыны такога выбару наступныя:

– MNIST — гэта невялікі набор даных, што змяншае патрабаванні да вылічальных рэсурсаў і паскарае ітэрацыі навучання.
– Праблема добра зразумелая, што дазваляе лягчэй праводзіць параўнальны аналіз і ліквідаваць непаладак.
– Існуе мноства існуючых прыкладаў кода і кіраўніцтваў, што спрашчае навучанне.

Прыклад: MNIST з базавай нейроннай сеткай

1. DatasetMNIST, які складаецца з 60,000 10,000 навучальных малюнкаў і 28 28 тэставых малюнкаў памерам XNUMX×XNUMX пікселяў.
2. мадэльПростая нейронная сетка з адным або двума схаванымі пластамі.
3. РамкіTensorFlow або PyTorch, абодва з якіх добра падтрымліваюцца ў Google Cloud.
4. Воблачная платформаПлатформа Google Cloud AI забяспечвае кіраваныя нататнікі Jupyter і бясшвоўную інтэграцыю з воблачным сховішчам дадзеных і вылічальнымі рэсурсамі.

Гэтая ўстаноўка дазваляе вам вывучыць увесь працоўны працэс: загрузка дадзеных, папярэдняя апрацоўка, вызначэнне мадэлі, навучанне, ацэнка і захаванне мадэляў — усё ў воблачным асяроддзі.

2. Азнаямленне з воблачным асяроддзем

Перш чым пераходзіць да размеркаванага навучання, важна азнаёміцца ​​з воблачным асяроддзем. Google Cloud прапануе розныя сэрвісы і інструменты для машыннага навучання, такія як:

- Ноўтбукі на платформе штучнага інтэлектуКіраваныя нататнікі Jupyter з папярэдне настроенымі асяроддзямі для TensorFlow, PyTorch і іншых фрэймворкаў.
- воблака захоўванняДля захоўвання набораў дадзеных і артэфактаў мадэлі.
- Навучанне па вылічальнай сістэме і платформе штучнага інтэлектуДля маштабуемых рэсурсаў працэсара/графічнага працэсара/працэсара і кіраваных навучальных заданняў.

Рэкамендуецца пачаць з навучання мадэлі на адным вузле (экземпляры віртуальнай машыны), каб зразумець працоўны працэс і выкарыстанне рэсурсаў.

3. Пераход да размеркаванага навучання

Пасля таго, як вы асвоіце базавае навучанне мадэляў у воблаку, вы можаце пачаць вывучаць размеркаванае навучанне. Размеркаванае навучанне азначае падзеленне навучальнай нагрузкі паміж некалькімі вылічальнымі рэсурсамі, што карысна пры працы з вялікімі наборамі дадзеных, складанымі мадэлямі або пры мэтах скарачэння часу навучання.

Існуе два асноўныя падыходы да размеркаванага навучання:

- Паралелізм дадзеныхКожны рабочы вузел апрацоўвае рознае падмноства дадзеных, і абнаўленні параметраў мадэлі сінхранізуюцца.
- Паралелізм мадэліРозныя часткі мадэлі навучаюцца на розных вузлах, што часта выкарыстоўваецца для надзвычай вялікіх мадэляў.

Для першапачатковага знаёмства паралелізм дадзеных больш даступны і шырока падтрымліваецца сістэмамі машыннага навучання.

Прыклад: Размеркаванае навучанне з дапамогай TensorFlow у Google Cloud

TensorFlow забяспечвае ўбудаваную падтрымку размеркаванага навучання праз API `tf.distribute`. `MirroredStrategy` падыходзіць для сінхроннага паралелізму дадзеных паміж некалькімі графічнымі працэсарамі на адной машыне, у той час як `MultiWorkerMirroredStrategy` пашырае гэтую магчымасць на некалькі машын.

Пакрокавы падыход:

1. Абнавіце мадэльПерайдзіце з MNIST на большы набор даных, напрыклад, CIFAR-10 або Fashion MNIST, і выкарыстоўвайце больш складаную CNN.
2. Павялічыць маштабВыкарыстоўвайце віртуальную машыну Google Cloud з некалькімі графічнымі працэсарамі або працэсарамі працэсараў.
3. МаштабаваннеНаладзьце размеркаванае навучанне паміж некалькімі віртуальнымі машынамі з дапамогай заданняў навучання платформы штучнага інтэлекту.
4. Мадыфікацыя кодаАдаптуйце свой навучальны сцэнар для выкарыстання `MultiWorkerMirroredStrategy`. Звычайна гэта патрабуе невялікіх змен, такіх як:
– Распрацоўка стратэгіі:

python
      strategy = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy()

– Уключэнне кода пабудовы мадэлі і навучання ў сферу дзеяння стратэгіі.
– Наладжванне спецыфікацый кластара і роляў задач, звычайна гэта выконваецца спецыялістамі па падрыхтоўцы платформы штучнага інтэлекту.

Прыклад канфігурацыі:
Дапусцім, у вас ёсць два экзэмпляры віртуальных машын, кожны з якіх мае графічны працэсар. Спецыфікацыя кластара можа выглядаць наступным чынам:

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

Навучанне платформы штучнага інтэлекту кіруе гэтай канфігурацыяй за вас, таму звычайна вы ўказваеце толькі колькасць і тып работнікаў.

4. Практычныя парады для пачаткоўцаў

Каб максімальна павялічыць свае веды і дасягнуць поспеху ў размеркаваным навучанні ў Google Cloud, прытрымлівайцеся наступных рэкамендацый:

- Пачаць простаПачніце з навучання на адным вузле, перш чым пераходзіць да размеркаванага навучання на некалькіх вузлах.
- Зразумець патрабаванні да рэсурсаўАцаніце патрэбы ў памяці, сховішчы і вылічэннях перад выдзяленнем рэсурсаў. Кантралюйце выкарыстанне падчас навучання.
- Выкарыстоўвайце выцясняльныя экзэмпляры для эканоміі сродкаўДля эксперыментаў, выцясняльныя віртуальныя машыны могуць значна знізіць выдаткі, хоць яны і суправаджаюцца магчымымі перапынкамі.
- Вакансіі па падрыхтоўцы манітораўВыкарыстоўвайце інструменты маніторынгу і рэгістрацыі Google Cloud для адсочвання стану задач, выкарыстання рэсурсаў і выяўлення збояў.
- Кантроль версій і аўтаматызацыяЗахоўвайце навучальныя сцэнарыі ў сістэме кантролю версій (напрыклад, GitHub) і аўтаматызуйце адпраўку заданняў з дапамогай Cloud SDK або вэб-інтэрфейсу.

5. Дыдактычная каштоўнасць гэтага падыходу

Апісаная прагрэсія прапануе некалькі адукацыйных пераваг:

- Паступовае навучаннеПачынаючы з кіраваных праблем, вы развіваеце ўпэўненасць і базавыя навыкі, перш чым брацца за складаныя размеркаваныя сістэмы.
- практычны вопытПраца непасрэдна ў воблаку знаёміць вас з рэальнымі працоўнымі працэсамі, кіраваннем рэсурсамі і меркаваннямі маштабаванасці.
- Навыкі адладкі і аптымізацыіПа меры маштабавання мадэляў і набораў даных узнікаюць новыя праблемы ў адладцы, маніторынгу і аптымізацыі навучання, што ўмацоўвае ваша разуменне як машыннага навучання, так і размеркаваных сістэм.
- Уздзеянне галіновых стандартаўКіраваныя сэрвісы Google Cloud адлюстроўваюць карпаратыўныя працоўныя працэсы, забяспечваючы навыкі, якія можна непасрэдна перанесці ў прафесійныя ўмовы.

6. Прыклад прагрэсу праекта

Рэкамендаваная дарожная карта праекта для вашых першых крокаў:

1. MNIST з MLP на лакальным нататніку JupyterЗразумець працэс навучання.
2. MNIST з CNN на платформе Google Cloud AI Platform, ноўтбукДаведайцеся пра загрузку дадзеных з воблачнага сховішча, выкарыстанне дыстанцыйных рэсурсаў.
3. CIFAR-10 з больш глыбокай CNN на адной віртуальнай машыне з графічным працэсарамАтрымлівайце асалоду ад большых набораў дадзеных і павышанай складанасці мадэлі.
4. Размеркаванае навучанне CIFAR-10 з выкарыстаннем MultiWorkerMirroredStrategy на некалькіх віртуальных машынахУжывайце прынцыпы размеркаванага навучання.
5. Налада гіперпараметраў і адсочванне эксперыментаўВыкарыстоўвайце функцыі налады гіперпараметраў AI Platform і інтэграцыі адсочвання эксперыментаў.

7. Дадатковыя рэсурсы і рэкамендацыі

- Дакументацыя Google CloudВывучыце афіцыйныя падручнікі і кіраўніцтвы па размеркаваным навучанні і платформе штучнага інтэлекту.
- Прыклады з адкрытым зыходным кодамАзнаёмцеся з прыкладамі рэпазіторыяў, такімі як размеркаваныя навучальныя ўзоры TensorFlow.
- Форумы супольнасціУдзельнічайце ў такіх платформах, як Stack Overflow і Google Cloud Community, каб атрымаць кансультацыі і рашэнні праблем.
- ЭксперыментыПаспрабуйце розныя архітэктуры мадэляў, алгарытмы аптымізацыі і канфігурацыі воблака, каб назіраць за іх уплывам на прадукцыйнасць і кошт.
- Планаванне выдаткаўРазуменне мадэляў цэнаўтварэння воблачных паслуг для кіравання выкарыстаннем у рамках бюджэтных абмежаванняў.

8. Выходзім за рамкі асноў

Пасля таго, як вы атрымаеце ўпэўненасць у размеркаваным навучанні па структураваных наборах даных, падумайце аб пашырэнні сваіх ведаў з дапамогай:

- Перадача навучанняДакладная налада папярэдне навучаных мадэляў на карыстальніцкіх наборах даных.
- Вялікія наборы дадзеныхПраца з рэальнымі наборамі дадзеных, такімі як ImageNet, што патрабуе размеркаванага навучання.
- Пашыраныя архітэктурыПаэксперыментуйце з такімі мадэлямі, як ResNet, BERT або сеткі на базе Transformer.
- Аўтаматызацыя трубаправодаўНавучыцеся ствараць канвееры машыннага навучання з канца ў канец з дапамогай TensorFlow Extended (TFX) або Kubeflow.
- Разгортванне мадэліДаследуйце абслугоўванне навучаных мадэляў з дапамогай прадказання платформы штучнага інтэлекту або карыстальніцкіх кантэйнераў Docker.

9. Распаўсюджаныя праблемы і спосабы іх вырашэння

- Накладныя выдаткі на сінхранізацыюПа меры павелічэння колькасці работнікаў, накладныя выдаткі на сувязь могуць запаволіць навучанне. Выкарыстоўвайце эфектыўныя сеткі і памеры партый, каб паменшыць гэта.
- АдмоваўстойлівасцьРазмеркаваныя сістэмы могуць быць схільныя да збояў вузлоў. Google Cloud кіруе значнай часткай гэтага за вас, але заўсёды часта правярайце свае мадэлі.
- Шардынг дадзеныхЗабяспечце раўнамернае размеркаванне дадзеных паміж супрацоўнікамі, каб пазбегнуць вузкіх месцаў.
- Настройка гіперпараметраўРазмеркаванае навучанне можа нетрывіяльна ўзаемадзейнічаць з гіперпараметрамі; для дасягнення аптымальных вынікаў неабходная сістэматычная налада.

10. Этычныя і адказныя практыкі штучнага інтэлекту

Пры працы з вялікімі наборамі дадзеных і хмарнымі рэсурсамі важна памятаць пра канфідэнцыяльнасць дадзеных, бяспеку і прынцыпы адказнага штучнага інтэлекту:

- Канфідэнцыяльнасць дадзеныхЗабяспечце адпаведнасць выкарыстоўваных набораў дадзеных правілам прыватнасці і этычным рэкамендацыям.
- Выкарыстанне рэсурсаўУлічвайце экалагічны і фінансавы ўплыў маштабнага размеркаванага навучання.
- Змякчэнне прадузятасціАналізуйце дадзеныя і мадэлюйце вынікі на наяўнасць патэнцыйных зрушэнняў, асабліва пры маштабаванні праектаў да больш буйных і разнастайных набораў дадзеных.

11. Прыклад сцэнарыя для размеркаванага навучання

Ніжэй прыведзены ілюстрацыйны фрагмент, які дэманструе, як адаптаваць навучальны сцэнар TensorFlow для размеркаванага навучання ў 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))

Пры адпраўцы гэтага скрыпта на платформу Google Cloud AI укажыце колькасць рабочых вузлоў і іх тыпы ў канфігурацыі задання.

12. Адсочванне і ацэнка прагрэсу

Падчас выканання гэтых крокаў вядзіце дзённік навучання, каб дакументаваць:

– Выкарыстаныя мадэлі і наборы дадзеных
– Канфігурацыі і выдаткі на рэсурсы
– Працягласць і вынікі навучання
– Сутыкнутыя праблемы і ўжытыя рашэнні

Гэты запіс дасць каштоўную інфармацыю для будучых праектаў і патэнцыйных даследаванняў або прэзентацый партфоліа.

13. Наступствы для кар'еры і даследаванняў

Валоданне размеркаваным навучаннем у воблачных асяроддзях дае добрыя магчымасці для працы ў галіне машыннага навучання, навукі аб дадзеных і даследаванняў. Развітыя навыкі, у тым ліку кіраванне воблачнымі рэсурсамі, адладка размеркаваных сістэм і распрацоўка маштабуемых мадэляў, карыстаюцца вялікім попытам у прамысловасці і навуковых колах.

14. Далейшыя крокі

Пасля завяршэння пачатковых праектаў вы можаце разгледзець:

– Удзел у конкурсах па машынным навучанні (напрыклад, Kaggle), якія патрабуюць маштабуемых рашэнняў.
– Удзел у праектах з адкрытым зыходным кодам, арыентаваных на воблачнае машыннае навучанне і размеркаванае навучанне.
– Вывучэнне міжхмарных або гібрыдных воблачных стратэгій для размеркаванага штучнага інтэлекту.

15. Рэкамендаваная літаратура і курсы

– Дакументацыя па Google Cloud ML Engine
– Кіраўніцтва па размеркаваным навучанні TensorFlow
– Coursera: спецыялізацыя «Машыннае навучанне з TensorFlow у Google Cloud»
– Дакументы па размеркаванай аптымізацыі ў глыбокім навучанні

Выбар даступнай пачатковай мадэлі і праекта, глыбокае разуменне воблачных інструментаў і паступовае пашырэнне размеркаванага навучання забяспечаць моцныя базавыя веды і практычны вопыт. Здольнасць маштабаваць працоўныя працэсы машыннага навучання ў воблаку — каштоўная кампетэнцыя, а структураваны падыход, апісаны тут, дазваляе як эфектыўна навучаць, так і прымяняць яго ў рэальным свеце.

Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Размеркаванае навучанне ў воблаку:

Яшчэ пытанні і адказы:

тэгі: , , , , , , , , , ,