German: Effizientes End-to-End AutoML mit Ludwig auf Ray
Inhaltsverzeichnis:
- Einführung
- Hintergrundinformationen
- Probleme bei maschinellem Lernen
- Black Box Automl Lösungen
- Die Lösung: Ludwig
- Was ist Ludwig?
- Die Vorteile von Ludwig
- Ludwig auf Ray
- Verteiltes Training mit Horovod auf Ray
- Hyperparameter-Suche mit Ray Tune
- Zukunft von Ludwig und Predabase
🏆 Einführung
Willkommen zu unserem Artikel über Ludwig, ein Open-Source Framework für maschinelles Lernen. In diesem Artikel werden wir über die Grundlagen von Ludwig sprechen, die Probleme im Bereich des maschinellen Lernens diskutieren und wie Ludwig diese Probleme löst. Außerdem werden wir über die Zukunft von Ludwig und einem neuen Unternehmen namens Predabase sprechen, das sich auf die schnellere Produktivmachung von Modellen spezialisiert hat.
🌐 Hintergrundinformationen
Ludwig wurde von Travis Adair entwickelt, dem Lead Maintainer des Open-Source-Projekts Horovod und Mit-Entwickler des Open-Source-Projekts Ludwig. Travis war früher als Tech Lead für das Deep Learning Training Team bei Uber tätig und ist jetzt Mitbegründer eines Unternehmens namens Predabase.
💡 Probleme bei maschinellem Lernen
Eines der größten Probleme im Bereich des maschinellen Lernens ist die begrenzte Anzahl an Data Scientists, die in den meisten Organisationen zur Verfügung stehen. Dies führt dazu, dass die meisten Ressourcen auf eine begrenzte Anzahl von prioritären Use Cases konzentriert werden. Um dieses Problem zu lösen, greifen viele Organisationen auf sogenannte "Black Box" AutoML-Lösungen zurück. Diese Lösungen ermöglichen zwar einen schnellen Einstieg, haben jedoch oft das Problem, dass sie nicht an die spezifischen Anforderungen einer Organisation angepasst werden können.
🎯 Die Lösung: Ludwig
Ludwig ist ein Low-Code-deklaratives Framework zur Erstellung von Deep Neural Networks. Es ist ein Open-Source-Projekt mit über 7000 Stars auf GitHub und wird von mehr als 60 Beitragenden aus der Industrie unterstützt. Die Besonderheit von Ludwig ist, dass es sich auf Mixed-Modality-Trainingsstile konzentriert und verschiedene Datentypen in einem Modell kombinieren kann.
👉 Was ist Ludwig?
Ludwig ermöglicht es Entwicklern, Modelle zu trainieren, indem sie ihre Absichten in Bezug auf die Zielvorhersage angeben, anstatt sich auf die Details der Modellarchitektur zu konzentrieren. Das Framework erleichtert die Skalierung von Modellen und optimiert diese automatisch. Ludwig unterstützt auch die Integration mit Dateninfrastrukturen wie S3 und Snowflake.
✅ Vorteile von Ludwig
- Einfache Bedienung ohne umfangreiche Kenntnisse in Deep Learning
- Unterstützung verschiedener Datentypen und Problemstellungen
- Automatische Skalierung und Optimierung von Modellen
- Integrierbarkeit mit bestehenden Dateninfrastrukturen
🚀 Ludwig auf Ray
Mit der Einführung von Ludwig auf Ray wird das Framework um die Fähigkeit zur verteilten Verarbeitung erweitert. Die Nutzung von Horovod auf Ray ermöglicht es, Modelle auf mehreren Maschinen zu trainieren und die Trainingszeit erheblich zu verkürzen.
🧪 Verteiltes Training mit Horovod auf Ray
Horovod auf Ray ermöglicht die parallele Verarbeitung großer Datensätze und die Skalierung über mehrere GPUs und Maschinen hinweg. Dies verbessert nicht nur die Effizienz des Modelltrainings, sondern ermöglicht auch die Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen wie S3 und Snowflake.
🔍 Hyperparameter-Suche mit Ray Tune
Ray Tune bietet eine einfache Möglichkeit, unterschiedliche Hyperparameter zu testen und die besten Parameter für das Modelltraining zu ermitteln. Mit Ray Tune kann der Entwickler die besten Hyperparameter für sein Modell identifizieren und die Leistung des Modells verbessern.
🔮 Zukunft von Ludwig und Predabase
Predabase, ein neues Unternehmen, das von den Machern von Ludwig gegründet wurde, hat sich zum Ziel gesetzt, die Produktivmachung von Modellen zu beschleunigen. Mit dem Konzept des Predictive Database ermöglicht Predabase die einfache Integration von Modellen in bestehende Dateninfrastrukturen und fördert so die schnelle und effiziente Nutzung von maschinellem Lernen in Unternehmen.
🎉 Zusammenfassung
In diesem Artikel haben wir über Ludwig, ein Low-Code-deklaratives Framework für maschinelles Lernen, gesprochen. Ludwig ermöglicht es Entwicklern, Modelle zu trainieren und zu optimieren, ohne sich um die Details der Modellarchitektur kümmern zu müssen. Mit der Integration von Ray und Horovod bietet Ludwig die Möglichkeit, Modelle auf verteilten Systemen zu trainieren und die Trainingszeit zu verkürzen. Die Zukunft von Ludwig liegt in den Händen von Predabase, einem Unternehmen, das die schnelle Produktivmachung von Modellen in Unternehmen ermöglichen möchte.