โมเดลแรกที่สามารถใช้งานได้พร้อมข้อเสนอแนะที่เป็นประโยชน์สำหรับการเริ่มต้นคืออะไร?

/ / ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนเพิ่มเติมใน Machine Learning, กระจายการฝึกอบรมในระบบคลาวด์

เมื่อเริ่มต้นเส้นทางสู่ปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเน้นการฝึกอบรมแบบกระจายบนคลาวด์โดยใช้ Google Cloud Machine Learning ควรเริ่มต้นด้วยโมเดลพื้นฐานก่อน จากนั้นค่อย ๆ พัฒนาไปสู่รูปแบบการฝึกอบรมแบบกระจายขั้นสูงขึ้นทีละน้อย แนวทางแบบแบ่งขั้นตอนนี้ช่วยให้เข้าใจแนวคิดหลัก การพัฒนาทักษะในทางปฏิบัติ และความสามารถในการแก้ไขปัญหาและปรับเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่องให้เหมาะสมได้อย่างมีประสิทธิภาพ

1. การเลือกแบบจำลองพื้นฐาน

สำหรับโครงการแรก ขอแนะนำให้เลือกโมเดลและชุดข้อมูลที่มีการบันทึกข้อมูลอย่างดี มีการศึกษาอย่างกว้างขวาง และมีขนาดที่จัดการได้ สำหรับนักเรียน งานการจำแนกภาพแบบคลาสสิกโดยใช้ชุดข้อมูล MNIST (การจดจำตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือ) และโมเดลเครือข่ายประสาทเทียมแบบง่าย เช่น เพอร์เซพตรอนหลายชั้น (MLP) หรือเครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชั่นพื้นฐาน (CNN) ถือเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี เหตุผลในการเลือกนี้มีดังนี้:

– MNIST เป็นชุดข้อมูลขนาดเล็กที่ลดความต้องการในการคำนวณและเร่งกระบวนการฝึกอบรมให้เร็วขึ้น
– ปัญหาได้รับการเข้าใจเป็นอย่างดี ช่วยให้การประเมินประสิทธิภาพและการแก้ไขปัญหาทำได้ง่ายขึ้น
– มีตัวอย่างโค้ดและบทช่วยสอนที่มีอยู่มากมาย ช่วยให้การเรียนรู้เป็นไปได้ง่ายขึ้น

ตัวอย่าง: MNIST ที่มีเครือข่ายประสาทพื้นฐาน

1. ชุด:MNIST ประกอบด้วยภาพฝึกอบรม 60,000 ภาพและภาพทดสอบ 10,000 ภาพที่มีขนาด 28×28 พิกเซล
2. รุ่น:เครือข่ายประสาทเทียมแบบง่ายที่มีชั้นที่ซ่อนอยู่หนึ่งหรือสองชั้น
3. กรอบ:TensorFlow หรือ PyTorch ซึ่งทั้งคู่ได้รับการรองรับอย่างดีบน Google Cloud
4. แพลตฟอร์มคลาวด์:Google Cloud AI Platform มอบ Jupyter Notebooks ที่ได้รับการจัดการและการบูรณาการที่ราบรื่นกับที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์และทรัพยากรการประมวลผล

การตั้งค่านี้ช่วยให้คุณเรียนรู้เวิร์กโฟลว์แบบครบวงจร ได้แก่ การโหลดข้อมูล การประมวลผลเบื้องต้น การกำหนดโมเดล การฝึกอบรม การประเมิน และการบันทึกโมเดล ทั้งหมดนี้ทำได้ภายในสภาพแวดล้อมคลาวด์

2. การทำความคุ้นเคยกับสภาพแวดล้อมคลาวด์

ก่อนจะก้าวไปสู่การฝึกอบรมแบบกระจาย สิ่งสำคัญคือต้องทำความคุ้นเคยกับสภาพแวดล้อมบนคลาวด์เสียก่อน Google Cloud นำเสนอบริการและเครื่องมือต่างๆ สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น:

- สมุดบันทึกแพลตฟอร์ม AI:จัดการ Jupyter Notebooks ด้วยสภาพแวดล้อมที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้าสำหรับ TensorFlow, PyTorch และเฟรมเวิร์กอื่นๆ
- การจัดเก็บเมฆ:สำหรับจัดเก็บชุดข้อมูลและสิ่งประดิษฐ์จำลอง
- การฝึกอบรม Compute Engine และ AI Platform:สำหรับทรัพยากร CPU/GPU/TPU ที่ปรับขนาดได้และงานการฝึกอบรมที่ได้รับการจัดการ

ขอแนะนำให้เริ่มต้นด้วยการฝึกโมเดลของคุณบนโหนดเดียว (อินสแตนซ์ VM) เพื่อทำความเข้าใจเวิร์กโฟลว์และการใช้ทรัพยากร

3. การเปลี่ยนผ่านสู่การฝึกอบรมแบบกระจาย

เมื่อคุณมีความชำนาญในการฝึกอบรมโมเดลพื้นฐานบนคลาวด์แล้ว คุณสามารถเริ่มสำรวจการฝึกอบรมแบบกระจายได้ การฝึกอบรมแบบกระจายหมายถึงการแบ่งภาระงานการฝึกอบรมออกเป็นทรัพยากรการประมวลผลหลายรายการ ซึ่งเป็นประโยชน์เมื่อทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โมเดลที่ซับซ้อน หรือเมื่อมีเป้าหมายที่จะลดเวลาในการฝึกอบรม

มีแนวทางหลักสองวิธีในการฝึกอบรมแบบกระจาย:

- ข้อมูลคู่ขนาน:โหนดเวิร์กเกอร์แต่ละโหนดจะประมวลผลชุดย่อยของข้อมูลที่แตกต่างกัน และการอัปเดตพารามิเตอร์โมเดลจะได้รับการซิงโครไนซ์
- รุ่น Parallelism:ส่วนต่างๆ ของแบบจำลองได้รับการฝึกอบรมบนโหนดต่างๆ ซึ่งมักใช้กับแบบจำลองขนาดใหญ่เป็นอย่างมาก

สำหรับการเปิดเผยเบื้องต้น การประมวลผลข้อมูลแบบคู่ขนานนั้นเข้าถึงได้ง่ายขึ้นและได้รับการสนับสนุนอย่างกว้างขวางจากกรอบการทำงานการเรียนรู้ของเครื่อง

ตัวอย่าง: การฝึกอบรมแบบกระจายด้วย TensorFlow บน Google Cloud

TensorFlow ให้การสนับสนุนในตัวสำหรับการฝึกอบรมแบบกระจายผ่าน API `tf.distribute` `MirroredStrategy` เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบคู่ขนานพร้อมกันระหว่าง GPU หลายตัวบนเครื่องเดียว ในขณะที่ `MultiWorkerMirroredStrategy` ขยายความสามารถนี้ไปยังเครื่องหลายเครื่อง

แนวทางทีละขั้นตอน:

1. อัพเกรดโมเดล:ย้ายจาก MNIST ไปยังชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่กว่า เช่น CIFAR-10 หรือ Fashion MNIST และใช้ CNN ที่ซับซ้อนมากขึ้น
2. ไต่ขึ้น:ใช้ Google Cloud VM ที่มี GPU หรือ TPU หลายตัว
3. ขยายขนาดออก:กำหนดค่าการฝึกอบรมแบบกระจายบน VMs หลายตัวโดยใช้งานการฝึกอบรม AI Platform
4. การแก้ไขโค้ด:ปรับแต่งสคริปต์การฝึกอบรมของคุณเพื่อใช้ `MultiWorkerMirroredStrategy` ซึ่งโดยทั่วไปแล้วจะต้องมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย เช่น:
– การกำหนดกลยุทธ์:

python
      strategy = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy()

– การห่อแบบจำลองอาคารและโค้ดการฝึกอบรมไว้ในขอบเขตของกลยุทธ์
– การกำหนดค่าคุณลักษณะคลัสเตอร์และบทบาทงาน โดยทั่วไปจัดการโดยการฝึกอบรม AI Platform

ตัวอย่างการกำหนดค่า:
สมมติว่าคุณมีอินสแตนซ์ VM สองอินสแตนซ์ โดยแต่ละอินสแตนซ์มี GPU หนึ่งตัว ข้อมูลจำเพาะของคลัสเตอร์อาจมีลักษณะดังต่อไปนี้:

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

การฝึกอบรม AI Platform จะจัดการกำหนดค่านี้ให้กับคุณ ดังนั้นโดยทั่วไปคุณจะระบุได้เพียงจำนวนและประเภทของพนักงานเท่านั้น

4. ข้อแนะนำเชิงปฏิบัติสำหรับผู้เริ่มต้น

หากต้องการเพิ่มการเรียนรู้และความสำเร็จสูงสุดในการฝึกอบรมแบบกระจายบน Google Cloud โปรดปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้:

- เริ่มง่าย:เริ่มด้วยการฝึกอบรมแบบโหนดเดียวก่อนที่จะย้ายไปสู่การฝึกอบรมแบบกระจายหลายโหนด
- ทำความเข้าใจความต้องการทรัพยากร: ประเมินความต้องการหน่วยความจำ พื้นที่จัดเก็บ และการคำนวณก่อนจัดเตรียมทรัพยากร ตรวจสอบการใช้งานระหว่างการฝึกอบรม
- ใช้ Preemptible Instances เพื่อประหยัดต้นทุน:สำหรับการทดลอง VM ที่สามารถทำงานได้ล่วงหน้าสามารถลดต้นทุนได้อย่างมาก แม้ว่าจะมีความเสี่ยงต่อการหยุดชะงักก็ตาม
- ติดตามงานฝึกอบรม:ใช้เครื่องมือตรวจสอบและบันทึกข้อมูลของ Google Cloud เพื่อติดตามสถานะงาน การใช้ทรัพยากร และตรวจจับความล้มเหลว
- การควบคุมเวอร์ชันและการทำงานอัตโนมัติ:จัดเก็บสคริปต์การฝึกอบรมในระบบควบคุมเวอร์ชัน (เช่น GitHub) และดำเนินการส่งงานแบบอัตโนมัติด้วย Cloud SDK หรือ UI เว็บ

5. คุณค่าเชิงสั่งสอนของแนวทางนี้

ความก้าวหน้าที่ระบุไว้มีประโยชน์ทางการศึกษาหลายประการ:

- การเรียนรู้ที่เพิ่มขึ้น:การเริ่มต้นด้วยปัญหาที่จัดการได้ จะช่วยสร้างความมั่นใจและทักษะพื้นฐานก่อนที่จะจัดการกับระบบแบบกระจายที่ซับซ้อน
- ประสบการณ์ภาคปฏิบัติการทำงานโดยตรงบนคลาวด์ช่วยให้คุณคุ้นเคยกับเวิร์กโฟลว์ในโลกแห่งความเป็นจริง การจัดการทรัพยากร และการพิจารณาเรื่องการปรับขนาด
- ทักษะการแก้ไขข้อบกพร่องและการเพิ่มประสิทธิภาพ:ในขณะที่โมเดลและชุดข้อมูลมีการปรับขนาด ความท้าทายใหม่ๆ ในการดีบัก การตรวจสอบ และการเพิ่มประสิทธิภาพในการฝึกอบรมก็จะเกิดขึ้น ช่วยให้คุณเข้าใจทั้งการเรียนรู้ของเครื่องและระบบแบบกระจายมากขึ้น
- การได้รับมาตรฐานอุตสาหกรรม:บริการที่จัดการโดย Google Cloud สะท้อนเวิร์กโฟลว์ขององค์กร ซึ่งให้ทักษะที่สามารถถ่ายโอนไปยังการตั้งค่าระดับมืออาชีพได้โดยตรง

6. ตัวอย่างความคืบหน้าของโครงการ

แผนงานโครงการที่แนะนำสำหรับก้าวแรกของคุณ:

1. MNIST พร้อม MLP บน Jupyter Notebook ในพื้นที่:เข้าใจขั้นตอนการฝึกอบรม
2. MNIST กับ CNN บน Google Cloud AI Platform Notebook:เรียนรู้การโหลดข้อมูลจาก Cloud Storage การใช้ทรัพยากรระยะไกล
3. CIFAR-10 พร้อม CNN ที่ลึกกว่าบน VM GPU ตัวเดียว:สัมผัสกับชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ขึ้นและความซับซ้อนของแบบจำลองที่เพิ่มมากขึ้น
4. การฝึกอบรมแบบกระจาย CIFAR-10 พร้อมด้วย MultiWorkerMirroredStrategy บน VM หลายเครื่อง:นำหลักการฝึกอบรมแบบกระจายมาใช้
5. การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์และการติดตามการทดลอง:ใช้ฟีเจอร์การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ของ AI Platform และการบูรณาการการติดตามการทดลอง

7. แหล่งข้อมูลเพิ่มเติมและคำแนะนำ

- เอกสาร Google Cloud:ศึกษาบทช่วยสอนและคำแนะนำอย่างเป็นทางการเกี่ยวกับการฝึกอบรมแบบกระจายและแพลตฟอร์ม AI
- ตัวอย่างโอเพ่นซอร์ส:ตรวจสอบตัวอย่างที่เก็บข้อมูล เช่น ตัวอย่างการฝึกอบรมแบบกระจายของ TensorFlow
- ฟอรัมชุมชน:เข้าร่วมแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Stack Overflow และ Google Cloud Community เพื่อการแก้ไขปัญหาและคำแนะนำ
- การทดลองลองใช้สถาปัตยกรรมโมเดล อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพ และการกำหนดค่าคลาวด์ที่แตกต่างกัน เพื่อสังเกตผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานและต้นทุน
- การวางแผนต้นทุน:ทำความเข้าใจโมเดลการกำหนดราคาคลาวด์เพื่อจัดการการใช้งานของคุณภายใต้ข้อจำกัดด้านงบประมาณ

8. ก้าวข้ามสิ่งพื้นฐาน

หลังจากได้รับความมั่นใจกับการฝึกอบรมแบบกระจายบนชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างแล้ว โปรดพิจารณาขยายความเชี่ยวชาญของคุณด้วย:

- ถ่ายทอดการเรียนรู้ปรับแต่งโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าบนชุดข้อมูลที่กำหนดเอง
- ชุดข้อมูลขนาดใหญ่:ทำงานกับชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น ImageNet ซึ่งจำเป็นต้องมีการฝึกอบรมแบบกระจาย
- สถาปัตยกรรมขั้นสูง:ทดลองใช้โมเดลต่างๆ เช่น ResNet, BERT หรือเครือข่ายที่ใช้ Transformer
- ระบบท่ออัตโนมัติ:เรียนรู้การสร้าง ML Pipeline แบบครบวงจรโดยใช้ TensorFlow Extended (TFX) หรือ Kubeflow
- การปรับใช้โมเดล:สำรวจการให้บริการโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ AI Platform Prediction หรือคอนเทนเนอร์ Docker แบบกำหนดเอง

9. ความท้าทายทั่วไปและวิธีแก้ไข

- ค่าใช้จ่ายในการซิงโครไนซ์:เมื่อจำนวนพนักงานเพิ่มขึ้น การสื่อสารที่มากเกินไปอาจทำให้การฝึกอบรมล่าช้าลงได้ ควรใช้เครือข่ายที่มีประสิทธิภาพและขนาดชุดงานเพื่อบรรเทาปัญหานี้
- ค่าเผื่อความผิดพลาด:ระบบแบบกระจายอาจเสี่ยงต่อความล้มเหลวของโหนด Google Cloud จัดการเรื่องนี้ให้คุณเป็นอย่างดี แต่ควรตรวจสอบโมเดลของคุณบ่อยๆ เสมอ
- การแบ่งส่วนข้อมูล:ให้แน่ใจว่าข้อมูลกระจายอย่างเท่าเทียมกันระหว่างพนักงานเพื่อป้องกันปัญหาคอขวด
- การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์:การฝึกอบรมแบบกระจายสามารถโต้ตอบกับไฮเปอร์พารามิเตอร์ได้ไม่ใช่เรื่องง่าย การปรับแต่งอย่างเป็นระบบเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

10. แนวทางปฏิบัติด้าน AI ที่มีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ

เมื่อทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และทรัพยากรคลาวด์ สิ่งสำคัญคือต้องคำนึงถึงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความปลอดภัย และหลักการ AI ที่รับผิดชอบ:

- ข้อมูลส่วนบุคคล:รับรองว่าชุดข้อมูลที่ใช้เป็นไปตามกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวและแนวปฏิบัติทางจริยธรรม
- การใช้ทรัพยากร:ตระหนักถึงผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและทางการเงินจากการฝึกอบรมแบบกระจายขนาดใหญ่
- การบรรเทาอคติ:วิเคราะห์ข้อมูลและสร้างแบบจำลองผลลัพธ์เพื่อหาอคติที่อาจเกิดขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณขยายโครงการให้เป็นชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นและหลากหลายมากขึ้น

11. ตัวอย่างสคริปต์สำหรับการฝึกอบรมแบบกระจาย

ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างสั้นๆ ที่สาธิตวิธีการปรับแต่งสคริปต์ฝึกอบรม TensorFlow สำหรับการฝึกอบรมแบบกระจายบน 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))

เมื่อส่งสคริปต์นี้ไปยัง Google Cloud AI Platform ให้ระบุจำนวนโหนดเวิร์กเกอร์และประเภทของโหนดเหล่านั้นในการกำหนดค่างาน

12. การติดตามและประเมินความคืบหน้า

ขณะที่คุณดำเนินการตามขั้นตอนเหล่านี้ ให้บันทึกบันทึกการเรียนรู้ไว้:

– โมเดลและชุดข้อมูลที่ใช้
– การกำหนดค่าทรัพยากรและต้นทุน
– ระยะเวลาและผลลัพธ์ของการฝึกอบรม
– ความท้าทายที่เผชิญและแนวทางแก้ไขที่นำไปใช้

บันทึกนี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าสำหรับโครงการในอนาคตและการวิจัยที่เป็นไปได้หรือการนำเสนอผลงาน

13. ผลกระทบต่ออาชีพและการวิจัย

ความเชี่ยวชาญในการฝึกอบรมแบบกระจายในสภาพแวดล้อมคลาวด์จะทำให้คุณอยู่ในตำแหน่งที่ดีสำหรับบทบาทต่างๆ ในด้านวิศวกรรมการเรียนรู้ของเครื่องจักร วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการวิจัย ทักษะที่ได้รับการพัฒนา รวมถึงการจัดการทรัพยากรบนคลาวด์ การดีบักระบบแบบกระจาย และการพัฒนาโมเดลที่ปรับขนาดได้ เป็นที่ต้องการอย่างมากในอุตสาหกรรมและสถาบันการศึกษา

14. ขั้นตอนเพิ่มเติม

หลังจากที่เสร็จสิ้นโครงการเริ่มต้นแล้ว คุณอาจพิจารณา:

– การเข้าร่วมการแข่งขันการเรียนรู้ของเครื่องจักร (เช่น Kaggle) ที่ต้องการโซลูชันที่ปรับขนาดได้
– มีส่วนสนับสนุนโครงการโอเพนซอร์สที่เน้นด้าน ML บนคลาวด์และการฝึกอบรมแบบกระจาย
– การสำรวจกลยุทธ์คลาวด์แบบครอสคลาวด์หรือไฮบริดสำหรับ AI แบบกระจาย

15. หนังสืออ่านและหลักสูตรที่แนะนำ

– เอกสารประกอบ Google Cloud ML Engine
– คู่มือการฝึกอบรมแบบกระจาย TensorFlow
– Coursera: ความเชี่ยวชาญด้าน “การเรียนรู้ของเครื่องด้วย TensorFlow บน Google Cloud”
– บทความเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพแบบกระจายในการเรียนรู้เชิงลึก

การเลือกโมเดลและโครงการเริ่มต้นที่เข้าถึงได้ การทำความเข้าใจเครื่องมือคลาวด์อย่างถ่องแท้ และค่อยๆ ขยายไปสู่การฝึกอบรมแบบกระจาย จะช่วยให้มีความรู้พื้นฐานที่แข็งแกร่งและความเชี่ยวชาญในทางปฏิบัติ ความสามารถในการปรับขนาดเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่องในคลาวด์เป็นทักษะที่มีค่า และแนวทางที่มีโครงสร้างซึ่งอธิบายไว้ที่นี่ช่วยให้สามารถเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและนำไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงได้

คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ กระจายการฝึกอบรมในระบบคลาวด์:

คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:

Tagged under: , , , , , , , , , ,