Apakah model pertama yang boleh digunakan oleh seseorang dengan beberapa cadangan praktikal untuk permulaan?

/ / Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Langkah selanjutnya dalam Pembelajaran Mesin, Latihan yang diedarkan di awan

Apabila memulakan perjalanan anda dalam kecerdasan buatan, terutamanya dengan tumpuan pada latihan teragih dalam awan menggunakan Pembelajaran Mesin Awan Google, adalah bijak untuk bermula dengan model asas dan secara beransur-ansur maju ke paradigma latihan teragih yang lebih maju. Pendekatan berperingkat ini membolehkan pemahaman menyeluruh tentang konsep teras, pembangunan kemahiran praktikal dan keupayaan untuk menyelesaikan masalah dan mengoptimumkan aliran kerja pembelajaran mesin dengan berkesan.

1. Pemilihan Model Asas

Sebagai projek pertama, adalah dinasihatkan untuk memilih model dan set data yang didokumentasikan dengan baik, dikaji secara meluas dan saiznya boleh diurus. Bagi pelajar, tugasan pengelasan imej klasik menggunakan set data MNIST (pengecaman digit tulisan tangan) dan model rangkaian saraf mudah seperti multilayer perceptron (MLP) atau rangkaian neural convolutional asas (CNN) menyediakan titik permulaan yang sangat baik. Sebab-sebab pilihan ini adalah seperti berikut:

– MNIST ialah set data kecil, mengurangkan keperluan pengiraan dan mempercepatkan lelaran latihan.
– Masalahnya difahami dengan baik, membolehkan penanda aras dan penyelesaian masalah lebih mudah.
– Contoh kod dan tutorial sedia ada adalah banyak, memudahkan pembelajaran.

Contoh: MNIST dengan Rangkaian Neural Asas

1. Dataset: MNIST, yang terdiri daripada 60,000 imej latihan dan 10,000 imej ujian bersaiz 28×28 piksel.
2. model: Rangkaian saraf ringkas dengan satu atau dua lapisan tersembunyi.
3. Rangka Kerja: TensorFlow atau PyTorch, kedua-duanya disokong dengan baik di Google Cloud.
4. Platform Awan: Google Cloud AI Platform menyediakan Buku Nota Jupyter terurus dan penyepaduan yang lancar dengan storan awan dan sumber pengiraan.

Persediaan ini membolehkan anda mempelajari aliran kerja hujung ke hujung: pemuatan data, prapemprosesan, definisi model, latihan, penilaian dan penjimatan model — semuanya dalam persekitaran awan.

2. Pembiasaan Persekitaran Awan

Sebelum meneruskan ke latihan teragih, adalah penting untuk menjadi selesa dengan persekitaran awan. Google Cloud menawarkan pelbagai perkhidmatan dan alatan untuk pembelajaran mesin, seperti:

- Buku Nota Platform AI: Buku Nota Jupyter Terurus dengan persekitaran prakonfigurasi untuk TensorFlow, PyTorch dan rangka kerja lain.
- Penyimpanan Awan: Untuk menyimpan set data dan artifak model.
- Enjin Pengiraan dan Latihan Platform AI: Untuk sumber CPU/GPU/TPU boleh skala dan kerja latihan terurus.

Adalah disyorkan untuk bermula dengan melatih model anda pada satu nod (contoh VM) untuk memahami aliran kerja dan penggunaan sumber.

3. Peralihan kepada Latihan Teragih

Sebaik sahaja anda mahir dengan latihan model asas dalam awan, anda boleh mula meneroka latihan yang diedarkan. Latihan teragih merujuk kepada pembahagian beban kerja latihan merentas berbilang sumber pengiraan, yang bermanfaat apabila bekerja dengan set data yang besar, model yang kompleks atau apabila bertujuan untuk mengurangkan masa latihan.

Terdapat dua pendekatan utama untuk latihan yang diedarkan:

- Keselarian Data: Setiap nod pekerja memproses subset data yang berbeza dan kemas kini parameter model disegerakkan.
- Model Paralelisme: Bahagian model yang berbeza dilatih pada nod yang berbeza, selalunya digunakan untuk model yang sangat besar.

Untuk pendedahan awal, keselarian data lebih mudah didekati dan disokong secara meluas oleh rangka kerja pembelajaran mesin.

Contoh: Latihan Teragih dengan TensorFlow di Google Cloud

TensorFlow menyediakan sokongan terbina dalam untuk latihan yang diedarkan melalui API `tf.distribute`. `MirroredStrategy` sesuai untuk keselarian data segerak merentas berbilang GPU pada satu mesin, manakala `MultiWorkerMirroredStrategy` meluaskan keupayaan ini merentas berbilang mesin.

Pendekatan langkah demi langkah:

1. Tingkatkan Model: Beralih daripada MNIST ke set data yang lebih besar seperti CIFAR-10 atau Fashion MNIST dan gunakan CNN yang lebih kompleks.
2. Naik Skala: Gunakan VM Google Cloud dengan berbilang GPU atau TPU.
3. Keluarkan Skala: Konfigurasikan latihan teragih merentas berbilang VM menggunakan kerja Latihan Platform AI.
4. Pengubahsuaian Kod: Sesuaikan skrip latihan anda untuk menggunakan `MultiWorkerMirroredStrategy`. Ini biasanya memerlukan perubahan kecil, seperti:
- Menetapkan strategi:

python
      strategy = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy()

– Membungkus pembinaan model dan kod latihan dalam skop strategi.
– Mengkonfigurasi spesifikasi kluster dan peranan tugas, biasanya dikendalikan oleh Latihan Platform AI.

Konfigurasi Contoh:
Katakan anda mempunyai dua kejadian VM, masing-masing dengan GPU. Spesifikasi kluster mungkin kelihatan seperti:

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

Latihan Platform AI menguruskan konfigurasi ini untuk anda, jadi anda biasanya hanya menentukan bilangan dan jenis pekerja.

4. Cadangan Praktikal untuk Pemula

Untuk memaksimumkan pembelajaran dan kejayaan anda dalam latihan yang diedarkan di Google Cloud, ikuti amalan terbaik ini:

- Mulakan Ringkas: Mulakan dengan latihan nod tunggal sebelum beralih ke latihan teragih berbilang nod.
- Fahami Keperluan Sumber: Anggarkan memori, penyimpanan dan keperluan pengiraan sebelum memperuntukkan sumber. Pantau penggunaan semasa latihan.
- Gunakan Kejadian Terdahulu untuk Penjimatan Kos: Untuk percubaan, VM boleh didahulukan boleh mengurangkan kos dengan ketara, walaupun ia datang dengan kemungkinan gangguan.
- Pantau Kerja Latihan: Gunakan alat pemantauan dan pengelogan Google Cloud untuk menjejak status kerja, penggunaan sumber dan mengesan kegagalan.
- Kawalan Versi dan Automasi: Simpan skrip latihan dalam sistem kawalan versi (cth, GitHub) dan automatik penyerahan kerja dengan Cloud SDK atau UI web.

5. Nilai Didaktik Pendekatan Ini

Perkembangan yang digariskan menawarkan beberapa faedah pendidikan:

- Pembelajaran Bertambah: Dengan bermula dengan masalah yang boleh diurus, anda membina keyakinan dan kemahiran asas sebelum menangani sistem teragih yang kompleks.
- Pengalaman Hands-on: Bekerja secara langsung dalam awan membiasakan anda dengan aliran kerja dunia sebenar, pengurusan sumber dan pertimbangan kebolehskalaan.
- Kemahiran Penyahpepijatan dan Pengoptimuman: Apabila model dan set data berskala, cabaran baharu dalam penyahpepijatan, pemantauan dan pengoptimuman latihan muncul, mengukuhkan pemahaman anda tentang kedua-dua pembelajaran mesin dan sistem teragih.
- Pendedahan kepada Piawaian Industri: Perkhidmatan terurus Google Cloud mencerminkan aliran kerja perusahaan, memberikan kemahiran yang boleh dipindahkan terus kepada tetapan profesional.

6. Contoh Kemajuan Projek

Pelan jalan projek yang dicadangkan untuk langkah pertama anda:

1. MNIST dengan MLP pada Buku Nota Jupyter tempatan: Memahami saluran paip latihan.
2. MNIST dengan CNN pada Buku Nota Platform AI Awan Google: Ketahui pemuatan data daripada Cloud Storage, penggunaan sumber jauh.
3. CIFAR-10 dengan CNN yang lebih mendalam pada satu GPU VM: Alami set data yang lebih besar dan peningkatan kerumitan model.
4. CIFAR-10 mengedarkan latihan dengan MultiWorkerMirroredStrategy pada berbilang VM: Mengaplikasikan prinsip latihan yang diedarkan.
5. Penalaan hiperparameter dan penjejakan percubaan: Gunakan ciri penalaan hiperparameter AI dan penyepaduan penjejakan percubaan.

7. Sumber dan Syor Tambahan

- Dokumentasi Awan Google: Pelajari tutorial dan panduan rasmi tentang latihan yang diedarkan dan Platform AI.
- Contoh Sumber Terbuka: Semak contoh repositori seperti sampel latihan yang diedarkan TensorFlow.
- Forum Komuniti: Sertai platform seperti Stack Overflow dan Komuniti Awan Google untuk penyelesaian masalah dan nasihat.
- Eksperimen: Cuba seni bina model yang berbeza, algoritma pengoptimuman dan konfigurasi awan untuk melihat kesannya terhadap prestasi dan kos.
- Perancangan Kos: Fahami model harga awan untuk mengurus penggunaan anda dalam kekangan belanjawan.

8. Melangkaui Perkara Asas

Selepas mendapat keyakinan dengan latihan teragih tentang set data berstruktur, pertimbangkan untuk mengembangkan kepakaran anda dengan:

- Pemindahan Pembelajaran: Perhalusi model pra-latihan pada set data tersuai.
- Set Data Berskala Besar: Bekerja dengan set data dunia sebenar seperti ImageNet, yang memerlukan latihan yang diedarkan.
- Seni Bina Lanjutan: Eksperimen dengan model seperti rangkaian berasaskan ResNet, BERT atau Transformer.
- Automasi Saluran Paip: Belajar untuk membina saluran paip ML hujung ke hujung menggunakan TensorFlow Extended (TFX) atau Kubeflow.
- Penerapan Model: Terokai penyajian model terlatih menggunakan AI Platform Prediction atau bekas Docker tersuai.

9. Cabaran Biasa dan Cara Mengatasinya

- Overhed Penyegerakan: Apabila bilangan pekerja bertambah, komunikasi overhed boleh melambatkan latihan. Gunakan rangkaian yang cekap dan saiz kelompok untuk mengurangkan perkara ini.
- Toleransi Kesalahan: Sistem teragih boleh terdedah kepada kegagalan nod. Google Cloud menguruskan banyak perkara ini untuk anda, tetapi sentiasa memeriksa model anda dengan kerap.
- Perkongsian Data: Pastikan data diagihkan sama rata merentas pekerja untuk mengelakkan kesesakan.
- Penalaan Hiperparameter: Latihan teragih boleh berinteraksi secara bukan remeh dengan hiperparameter; penalaan sistematik diperlukan untuk hasil yang optimum.

10. Amalan AI Beretika dan Bertanggungjawab

Apabila bekerja dengan set data yang besar dan sumber awan, adalah penting untuk mengambil kira privasi data, keselamatan dan prinsip AI yang bertanggungjawab:

- Privasi Data: Pastikan set data yang digunakan mematuhi peraturan privasi dan garis panduan etika.
- Penggunaan sumber: Berhati-hati terhadap kesan alam sekitar dan kewangan latihan yang diedarkan secara besar-besaran.
- Mitigasi Berat sebelah: Analisis data dan model output untuk potensi bias, terutamanya semasa anda meningkatkan projek kepada set data yang lebih besar dan lebih pelbagai.

11. Contoh Skrip untuk Latihan Edaran

Di bawah ialah coretan ilustrasi yang menunjukkan cara menyesuaikan skrip latihan TensorFlow untuk latihan teragih di 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))

Apabila menyerahkan skrip ini ke Google Cloud AI Platform, nyatakan bilangan nod pekerja dan jenisnya dalam konfigurasi kerja.

12. Pengesanan dan Penilaian Kemajuan

Semasa anda menjalankan langkah-langkah ini, kekalkan log pembelajaran untuk didokumenkan:

– Model dan set data yang digunakan
– Konfigurasi sumber dan kos
– Tempoh latihan dan hasil
– Cabaran yang dihadapi dan penyelesaian digunakan

Rekod ini akan memberikan pandangan yang berharga untuk projek masa depan dan penyelidikan berpotensi atau pembentangan portfolio.

13. Kerjaya dan Implikasi Penyelidikan

Penguasaan latihan teragih dalam persekitaran awan meletakkan anda dengan baik untuk peranan dalam kejuruteraan pembelajaran mesin, sains data dan penyelidikan. Kemahiran yang dibangunkan — termasuk pengurusan sumber awan, penyahpepijatan sistem teragih dan pembangunan model berskala — mendapat permintaan tinggi merentas industri dan akademik.

14. Langkah Selanjutnya

Selepas menyelesaikan projek awal, anda boleh mempertimbangkan:

– Menyertai pertandingan pembelajaran mesin (cth, Kaggle) yang memerlukan penyelesaian berskala.
– Menyumbang kepada projek sumber terbuka yang tertumpu pada cloud ML dan latihan teragih.
– Meneroka strategi awan silang atau awan hibrid untuk AI teragih.

15. Bacaan dan Kursus yang Disyorkan

– Dokumentasi Enjin ML Awan Google
– Panduan Latihan Teragih TensorFlow
– Coursera: Pengkhususan "Pembelajaran Mesin dengan TensorFlow di Google Cloud".
– Kertas kerja mengenai pengoptimuman teragih dalam pembelajaran mendalam

Memilih model dan projek awal yang mudah didekati, memahami alatan awan secara menyeluruh, dan secara beransur-ansur mengembangkan latihan yang diedarkan akan memastikan pengetahuan asas yang kukuh dan kepakaran praktikal. Keupayaan untuk menskalakan aliran kerja pembelajaran mesin dalam awan adalah kecekapan yang berharga, dan pendekatan berstruktur yang digariskan di sini membolehkan pembelajaran berkesan dan aplikasi dunia sebenar.

Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Latihan yang diedarkan di awan:

Lebih banyak soalan dan jawapan:

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