Wat is het eerste model waarmee je aan de slag kunt, met enkele praktische suggesties voor het begin?

Wanneer u aan uw reis in kunstmatige intelligentie begint, met name met een focus op gedistribueerde training in de cloud met behulp van Google Cloud Machine Learning, is het verstandig om te beginnen met fundamentele modellen en geleidelijk over te stappen op geavanceerdere gedistribueerde trainingsparadigma's. Deze gefaseerde aanpak zorgt voor een diepgaand begrip van de kernconcepten, de ontwikkeling van praktische vaardigheden en de mogelijkheid om machine learning-workflows effectief te beheren en te optimaliseren.

1. Fundamentele modelselectie

Als eerste project is het raadzaam om een ​​model en dataset te selecteren die goed gedocumenteerd, breed bestudeerd en beheersbaar van omvang zijn. Voor studenten biedt de klassieke beeldclassificatietaak met behulp van de MNIST-dataset (handgeschreven cijferherkenning) en een eenvoudig neuraal netwerkmodel zoals een multilayer perceptron (MLP) of een eenvoudig convolutioneel neuraal netwerk (CNN) een uitstekend startpunt. De redenen voor deze keuze zijn als volgt:

– MNIST is een kleine dataset, waardoor de rekenvereisten worden verminderd en trainingsiteraties worden versneld.
– Het probleem is goed begrepen, waardoor benchmarking en probleemoplossing eenvoudiger zijn.
– Er zijn veel bestaande codevoorbeelden en tutorials beschikbaar, waardoor het leren wordt vergemakkelijkt.

Voorbeeld: MNIST met een basis neuraal netwerk

1. dataset: MNIST, bestaande uit 60,000 trainingsafbeeldingen en 10,000 testafbeeldingen met een formaat van 28×28 pixels.
2. Model: Een eenvoudig neuraal netwerk met één of twee verborgen lagen.
3. Kader:TensorFlow of PyTorch, die beide goed worden ondersteund op Google Cloud.
4. Cloud Platform:Google Cloud AI Platform biedt beheerde Jupyter Notebooks en naadloze integratie met cloudopslag en computerbronnen.

Met deze instelling kunt u de end-to-end-workflow leren kennen: het laden van gegevens, voorverwerken, definiëren van modellen, trainen, evalueren en opslaan van modellen. Dit alles gebeurt in de cloudomgeving.

2. Kennismaking met de cloudomgeving

Voordat u overgaat tot gedistribueerde training, is het belangrijk om vertrouwd te raken met de cloudomgeving. Google Cloud biedt verschillende services en tools voor machine learning, zoals:

- AI-platformnotebooks: Beheerde Jupyter Notebooks met vooraf geconfigureerde omgevingen voor TensorFlow, PyTorch en andere frameworks.
- Cloud Storage: Voor het opslaan van datasets en modelartefacten.
- Training voor Compute Engine en AI-platform: Voor schaalbare CPU/GPU/TPU-bronnen en beheerde trainingstaken.

Het is raadzaam om te beginnen met het trainen van uw model op één knooppunt (VM-instantie) om inzicht te krijgen in de workflow en het resourcegebruik.

3. Overgang naar gedistribueerde training

Zodra u de basismodeltraining in de cloud onder de knie hebt, kunt u beginnen met gedistribueerde training. Gedistribueerde training verwijst naar het verdelen van de trainingswerklast over meerdere rekenbronnen, wat gunstig is bij het werken met grote datasets en complexe modellen, of wanneer u de trainingstijd wilt verkorten.

Er zijn twee primaire benaderingen van gedistribueerde training:

- Gegevensparallellisme:Elk werkknooppunt verwerkt een andere subset van de gegevens en modelparameterupdates worden gesynchroniseerd.
- Modelparallellisme:Verschillende delen van het model worden op verschillende knooppunten getraind. Dit wordt vaak gebruikt voor extreem grote modellen.

Voor de eerste kennismaking is dataparallellisme toegankelijker en wordt het breder ondersteund door machine learning-frameworks.

Voorbeeld: Gedistribueerde training met TensorFlow op Google Cloud

TensorFlow biedt ingebouwde ondersteuning voor gedistribueerde training via de API `tf.distribute`. `MirroredStrategy` is geschikt voor synchrone dataparallelliteit over meerdere GPU's op één machine, terwijl `MultiWorkerMirroredStrategy` deze mogelijkheid uitbreidt naar meerdere machines.

Stapsgewijze aanpak:

1. Upgrade het model: Ga van MNIST naar een grotere dataset, zoals CIFAR-10 of Fashion MNIST, en gebruik een complexer CNN.
2. Vergroot: Gebruik een Google Cloud VM met meerdere GPU's of TPU's.
3. Schaal uit: Configureer gedistribueerde training over meerdere VM's met behulp van AI Platform Training-taken.
4. Codewijziging: Pas uw trainingsscript aan om `MultiWorkerMirroredStrategy` te gebruiken. Dit vereist doorgaans kleine aanpassingen, zoals:
– Strategie opstellen:

python
      strategy = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy()
      

– Het modelbouw- en trainingscode inpakken binnen de scope van de strategie.
– Het configureren van clusterspecificaties en taakrollen, meestal uitgevoerd door AI Platform Training.

Voorbeeldconfiguratie:
Stel dat u twee VM-instanties hebt, elk met een GPU. De clusterspecificatie zou er dan als volgt uit kunnen zien:

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

AI Platform Training beheert deze configuratie voor u, dus u hoeft doorgaans alleen het aantal en het type werknemers op te geven.

4. Praktische suggesties voor beginners

Volg deze best practices om uw leerproces en succes bij gedistribueerde trainingen op Google Cloud te maximaliseren:

- Begin eenvoudigBegin met training op één knooppunt voordat u overstapt op gedistribueerde training op meerdere knooppunten.
- Begrijp de resourcevereisten: Schat de geheugen-, opslag- en rekenbehoeften in voordat u resources inricht. Bewaak het gebruik tijdens de training.
- Gebruik preëmptieve instanties voor kostenbesparingen:Voor experimenten kunnen preëmptieve VM's de kosten aanzienlijk verlagen, maar ze brengen ook mogelijke onderbrekingen met zich mee.
- Monitor Training JobsGebruik de bewakings- en logboekregistratietools van Google Cloud om de taakstatus en het resourcegebruik bij te houden en fouten te detecteren.
- Versiebeheer en automatisering: Sla trainingsscripts op in een versiebeheersysteem (bijv. GitHub) en automatiseer het indienen van taken met Cloud SDK of de webinterface.

5. Didactische waarde van deze aanpak

De geschetste progressie biedt verschillende educatieve voordelen:

- Incrementeel lerenDoor te beginnen met beheersbare problemen, bouwt u zelfvertrouwen op en ontwikkelt u basisvaardigheden voordat u aan de slag gaat met complexe gedistribueerde systemen.
- Praktische ervaring:Door rechtstreeks in de cloud te werken, raakt u vertrouwd met echte workflows, resourcebeheer en schaalbaarheidsaspecten.
- Debug- en optimalisatievaardighedenNaarmate modellen en datasets groter worden, ontstaan ​​er nieuwe uitdagingen op het gebied van debuggen, monitoren en optimaliseren van training. Hierdoor wordt uw begrip van zowel machine learning als gedistribueerde systemen vergroot.
- Blootstelling aan industrienormen:De beheerde services van Google Cloud weerspiegelen de workflows van ondernemingen en bieden vaardigheden die direct toepasbaar zijn in professionele omgevingen.

6. Voorbeeld projectvoortgang

Een voorgestelde projectroutekaart voor uw eerste stappen:

1. MNIST met MLP op een lokale Jupyter Notebook: Begrijp de trainingspijplijn.
2. MNIST met CNN op Google Cloud AI Platform Notebook: Leer hoe u gegevens kunt laden vanuit Cloud Storage en hoe u op afstand bronnen kunt gebruiken.
3. CIFAR-10 met diepere CNN op een enkele GPU VM: Ervaar grotere datasets en verhoogde modelcomplexiteit.
4. CIFAR-10 gedistribueerde training met MultiWorkerMirroredStrategy op meerdere VM's: Pas gedistribueerde trainingsprincipes toe.
5. Hyperparameterafstemming en experimenttracking: Gebruik de hyperparameter-afstemmingsfuncties en experimenttrackingintegraties van AI Platform.

7. Aanvullende bronnen en aanbevelingen

- Google Cloud-documentatie:Bestudeer officiële tutorials en handleidingen over gedistribueerde training en AI-platform.
- Open Source-voorbeelden: Bekijk voorbeeldopslagplaatsen zoals de gedistribueerde trainingsvoorbeelden van TensorFlow.
- gemeenschapsforums: Neem deel aan platforms zoals Stack Overflow en Google Cloud Community voor probleemoplossing en advies.
- proefneming: Probeer verschillende modelarchitecturen, optimalisatiealgoritmen en cloudconfiguraties om te zien wat de impact ervan is op de prestaties en kosten.
- Kostenplanning: Begrijp cloudprijsmodellen om uw gebruik binnen budgettaire beperkingen te beheren.

8. Verder kijken dan de basis

Nadat u vertrouwd bent geraakt met gedistribueerde training over gestructureerde datasets, kunt u overwegen uw expertise uit te breiden met:

- Transfer leren: Verfijn vooraf getrainde modellen op aangepaste datasets.
- Datasets op grote schaal: Werk met echte datasets zoals ImageNet, waarvoor gedistribueerde training nodig is.
- Geavanceerde architecturenExperimenteer met modellen zoals ResNet, BERT of Transformer-gebaseerde netwerken.
- PijplijnautomatiseringLeer hoe u end-to-end ML-pijplijnen bouwt met behulp van TensorFlow Extended (TFX) of Kubeflow.
- Modelimplementatie: Ontdek hoe u getrainde modellen kunt aanbieden met behulp van AI Platform Prediction of aangepaste Docker-containers.

9. Veelvoorkomende uitdagingen en hoe deze aan te pakken

- Synchronisatie Overhead: Naarmate het aantal werknemers toeneemt, kan de communicatieoverhead de training vertragen. Gebruik efficiënte netwerken en batchgroottes om dit te beperken.
- FouttolerantieGedistribueerde systemen kunnen gevoelig zijn voor knooppuntstoringen. Google Cloud regelt dit grotendeels voor u, maar controleer uw modellen altijd regelmatig.
- Gegevens Sharding: Zorg ervoor dat gegevens gelijkmatig over werknemers worden verdeeld om knelpunten te voorkomen.
- Hyperparameter afstemmen:Gedistribueerde training kan op niet-triviale wijze interacteren met hyperparameters; systematische afstemming is noodzakelijk voor optimale resultaten.

10. Ethische en verantwoorde AI-praktijken

Bij het werken met grote datasets en cloudbronnen is het belangrijk om rekening te houden met de principes van gegevensprivacy, beveiliging en verantwoorde AI:

- Data Privacy: Zorg ervoor dat de gebruikte datasets voldoen aan de privacyregelgeving en ethische richtlijnen.
- Grondstof gebruik:Wees u bewust van de impact van grootschalige, verspreide trainingen op het milieu en de financiën.
- Mitigatie van bias: Analyseer gegevens en modelleer de uitkomsten op mogelijke vertekeningen, vooral wanneer u projecten opschaalt naar grotere en meer diverse datasets.

11. Voorbeeldscript voor gedistribueerde training

Hieronder vindt u een illustratief fragment waarin wordt getoond hoe u een TensorFlow-trainingsscript kunt aanpassen voor gedistribueerde training op 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))

Wanneer u dit script naar Google Cloud AI Platform verzendt, moet u het aantal werkernodes en hun typen opgeven in de taakconfiguratie.

12. Voortgangsbewaking en evaluatie

Houd tijdens het doorlopen van deze stappen een leerlogboek bij om het volgende vast te leggen:

– De gebruikte modellen en datasets
– Resourceconfiguraties en kosten
– Trainingsduur en resultaten
– Uitdagingen die we zijn tegengekomen en de oplossingen die we hebben toegepast

Dit verslag kan waardevolle inzichten verschaffen voor toekomstige projecten en mogelijke onderzoeks- of portfoliopresentaties.

13. Carrière- en onderzoeksimplicaties

Beheersing van gedistribueerde training in cloudomgevingen positioneert je goed voor functies in machine learning engineering, data science en onderzoek. De vaardigheden die je ontwikkelt – waaronder cloud resource management, debuggen van gedistribueerde systemen en de ontwikkeling van schaalbare modellen – zijn zeer gewild in de industrie en de academische wereld.

14. Verdere stappen

Nadat u de eerste projecten hebt afgerond, kunt u het volgende overwegen:

– Deelnemen aan machine learning-wedstrijden (bijv. Kaggle) waarvoor schaalbare oplossingen nodig zijn.
– Bijdragen aan open-sourceprojecten gericht op cloud ML en gedistribueerde training.
– Het verkennen van cross-cloud- of hybride cloudstrategieën voor gedistribueerde AI.

15. Aanbevolen literatuur en cursussen

– Google Cloud ML Engine-documentatie
– TensorFlow Gedistribueerde Trainingsgids
– Coursera: specialisatie "Machine Learning met TensorFlow op Google Cloud"
– Artikelen over gedistribueerde optimalisatie in deep learning

Het selecteren van een toegankelijk initieel model en project, een grondige kennis van de cloudtools en de geleidelijke uitbreiding naar gedistribueerde training zorgen voor een sterke basiskennis en praktische expertise. Het vermogen om machine learning-workflows in de cloud te schalen is een waardevolle competentie, en de hier beschreven gestructureerde aanpak maakt zowel effectief leren als praktische toepassing mogelijk.

Andere recente vragen en antwoorden over Gedistribueerde training in de cloud:

• Hoe kun je in een stapsgewijze tutorial een eenvoudig AI-model in Google Cloud AI Platform praktisch trainen en implementeren via de GUI-interface van de GCP-console?
• Wat is de eenvoudigste, stapsgewijze procedure om te oefenen met het trainen van gedistribueerde AI-modellen in Google Cloud?
• Wat zijn de nadelen van gedistribueerde training?
• Wat zijn de stappen bij het gebruik van Cloud Machine Learning Engine voor gedistribueerde training?
• Hoe kunt u de voortgang van een trainingstaak volgen in de Cloud Console?
• Wat is het doel van het configuratiebestand in Cloud Machine Learning Engine?
• Hoe werkt gegevensparallellisme in gedistribueerde training?
• Wat zijn de voordelen van gedistribueerde training in machine learning?

Meer vragen en antwoorden:

• Veld: Artificial Intelligence
• Programma EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ga naar het certificeringsprogramma)
• Les: Verdere stappen in Machine Learning (ga naar gerelateerde les)
• Topic: Gedistribueerde training in de cloud (ga naar gerelateerd onderwerp)