Обучение модели машинного обучения может оказаться дорогостоящим занятием. Вот несколько известных мне приемов, позволяющих сократить затраты при обучении модели машинного обучения:
Тренировка на графическом процессоре:
Обучение на графическом процессоре происходит быстрее, чем обучение на процессоре, из-за различий в аппаратной архитектуре. Например, хотя процессор выполняет больше циклов в секунду, чем графический процессор, объем данных, которые он может обработать, значительно медленнее. В настоящее время большая часть программного обеспечения поддерживает графические процессоры NVIDIA. Однако в последние годы наблюдается толчок к использованию графических процессоров AMD.
Использование смешанной точности во время тренировки:
Использование числового формата ниже 32 бит может уменьшить использование памяти. Это, в свою очередь, приводит к сокращению времени и операций передачи данных из памяти, что приводит к более быстрому обучению. Однако есть недостаток: снижение точности может повлиять на точность модели. Для решения этой проблемы были разработаны методы, о которых я расскажу в следующем посте.
Использование распределенного обучения:
Популярные библиотеки, такие как PyTorch, уже поддерживают распределенное обучение. Вы можете распределить свое обучение по вычислительному кластеру, используя сервисы, предоставляемые Microsoft Azure, Amazon Web Services и Google Cloud. Существует два метода распределенного обучения: параллелизм данных и параллелизм моделей. Из документации я обнаружил, что параллелизм данных — более простой и рекомендуемый подход.
Если вы знаете какие-либо методы, которыми хотели бы поделиться, дайте мне знать в комментариях ниже!
Оформите заказ https://maruti.io для тонкой настройки как услуги! Полное раскрытие информации Я основатель компании!
Источники:
Тренироваться на графическом процессоре:
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/gpus-vs-cpus-for-deployment-of-deep-learning-models/
Смешанная точность: https://docs.nvidia.com/deeplearning/ Performance/mixed-precision-training/index.html
Распределенное обучение:
Служба Amazon: https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/distributed-training.html
Служба Azure: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-train-distributed-gpu?view=azureml-api-2
Google Cloud: https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/training/distributed-training