Ray bei Uber: Skalierbares Deep Learning Training und Optimierung
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Uber und Michelangelo
- Die erste Generation der maschinellen Lernplattform von Uber
- Die Herausforderungen der Deep-Learning-Modelle
- Die Einführung von Ray bei Uber
- Die Vorteile der Verwendung von Ray für maschinelles Lernen
- Die Implementierung von Ray in der Trainingspipeline bei Uber
- Die Entwicklung der Hyperparametersuche bei Uber
- Die Integration von Ray Tune für die Hyperparametersuche
- Das Fazit und Ausblick
🚗 Uber und Michelangelo
Uber ist ein multinationales Technologieunternehmen, das sich auf die Bereitstellung von Personenbeförderungsdiensten und Lebensmittellieferungen spezialisiert hat. Die Plattform "Michelangelo" ist eine bedeutende Komponente von Ubers Maschinenlerninfrastruktur und ermöglicht die Entwicklung und Nutzung von Deep-Learning-Modellen.
Die erste Generation der maschinellen Lernplattform von Uber
Uber hat eine langjährige Reise zur Entwicklung seiner maschinellen Lernplattform namens Michelangelo unternommen. In der ersten Generation setzte Uber hauptsächlich auf die Verwendung von Spark, einer leistungsstarken Datenverarbeitungsengine. In dieser Generation wurden maschinelle Lernmodelle auf Basis der Spark MLlib implementiert und unterstützt. Die Plattform ermöglichte auch die Verwendung von traditionellen maschinellen Lernalgorithmen wie lineare Regression und Boosted Trees.
Die Herausforderungen der Deep-Learning-Modelle
In den letzten Jahren hat Uber eine steigende Nachfrage nach Deep-Learning-Modellen festgestellt. Diese Modelle sind jedoch komplexer und erfordern spezifische Anpassungen, um optimale Leistung und Skalierbarkeit zu gewährleisten. Eine der Herausforderungen bestand darin, die Deep-Learning-Fähigkeiten in die bestehende Spark-Umgebung zu integrieren und einen effizienten Einsatz von GPU-Ressourcen zu ermöglichen. Es wurde deutlich, dass neue Lösungen erforderlich waren, um den Anforderungen gerecht zu werden.
Die Einführung von Ray bei Uber
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, hat sich Uber dafür entschieden, Ray zu verwenden. Ray ist ein Framework für die verteilte Ausführung von Python-Anwendungen und bietet leistungsstarke Funktionen für die Skalierung und effiziente Nutzung von Ressourcen. Uber fand in Ray eine ideale Lösung für die Vereinheitlichung seiner maschinellen Lern- und Deep-Learning-Workflows.
Die Vorteile der Verwendung von Ray für maschinelles Lernen
Durch die Verwendung von Ray konnte Uber seine Deep-Learning-Modelle skalieren und die GPU-Ressourcen effizient nutzen. Ray bietet leistungsstarke Funktionen wie Remote Tasks und Hardware-Aware-Task-Scheduling, die es Uber ermöglichen, die Compute-Ressourcen optimal zu verteilen. Darüber hinaus ermöglicht Ray auch eine effiziente Datenverwaltung und -verarbeitung, was zu verbesserten Schulungsdurchsätzen und Leistungssteigerungen führt.
Die Implementierung von Ray in der Trainingspipeline bei Uber
Uber hat schrittweise die Komponenten seiner Trainingspipeline mit Ray ersetzt. Dies umfasst die Transformation von Features, die Generierung von Features und die Schulung von Modellen. Ray bietet eine einfache und skalierbare Möglichkeit, diese Aufgaben durchzuführen und ermöglicht es Uber, die GPU-Ressourcen effizient zu nutzen. Durch die Verwendung von Ray als einheitlicher Ausführungsrahmen hat Uber seine Trainingspipeline optimiert und die Effizienz deutlich gesteigert.
Die Entwicklung der Hyperparametersuche bei Uber
Die Hyperparametersuche ist ein wesentlicher Bestandteil des maschinellen Lernprozesses. Uber hat verschiedene Ansätze zur Hyperparametersuche verwendet, darunter GRID Search, Random Search und Bayes'sche Optimierung. Mit der steigenden Komplexität der Modelle und der Nachfrage nach effizienteren Methoden hat Uber ein eigenes Hyperparametersuchservice namens "Autotune" entwickelt.
Die Integration von Ray Tune für die Hyperparametersuche
Mit der Einführung von Ray wurde auch Ray Tune in Ubers Hyperparametersuche integriert. Ray Tune ist ein umfassendes Tool für die effiziente Optimierung von Hyperparametern. Durch die Kombination von Ray und Ray Tune konnte Uber seine Hyperparametersuche weiter verbessern und schnellere Ergebnisse erzielen. Ray Tune ermöglichte eine adaptive frühe Beendigung, dynamische Planänderungen und eine hohe Skalierbarkeit.
Das Fazit und Ausblick
Die Verwendung von Ray hat Uber geholfen, seine maschinelle Lerninfrastruktur zu verbessern und effizienter zu gestalten. Durch die Integration von Ray in die Trainingspipeline und die Hyperparametersuche konnten bessere Ergebnisse erzielt werden. Uber plant, seine Verwendung von Ray weiter auszubauen und weitere Funktionen wie dynamische Ressourcenzuweisung und parallele Exploration zu implementieren.
Dieser Artikel wurde von einem Mitarbeiter von Uber verfasst und gibt die persönlichen Erfahrungen und Ansichten des Autors wieder.
Highlights
- Uber verwendet Ray, um seine Trainingspipeline zu optimieren und Deep-Learning-Modelle effizient zu skalieren.
- Die Verwendung von Ray ermöglicht es Uber, GPU-Ressourcen effizienter zu nutzen und die Schulungsdurchsätze zu verbessern.
- Ray Tune wurde in Ubers Hyperparametersuche integriert, um schnellere und effizientere Ergebnisse zu erzielen.
- Die Kombination von Ray und Ray Tune hat Uber geholfen, seine maschinelle Lerninfrastruktur weiter zu verbessern und den Einsatz von Deep-Learning-Modellen zu ermöglichen.
FAQ
Frage: Was ist Ray?
Antwort: Ray ist ein Framework für die verteilte Ausführung von Python-Anwendungen und bietet leistungsstarke Funktionen für die Skalierung und effiziente Nutzung von Ressourcen.
Frage: Wie hat Uber Ray in seine Trainingspipeline integriert?
Antwort: Uber hat schrittweise die Komponenten seiner Trainingspipeline mit Ray ersetzt, einschließlich der Transformation von Features, der Generierung von Features und der Schulung von Modellen.
Frage: Wie hat die Verwendung von Ray die Hyperparametersuche bei Uber verbessert?
Antwort: Mit der Integration von Ray Tune konnte Uber seine Hyperparametersuche effizienter gestalten und schnellere Ergebnisse erzielen. Ray Tune bietet Funktionen wie adaptive frühe Beendigung, dynamische Planänderungen und hohe Skalierbarkeit.
Frage: Plant Uber, die Verwendung von Ray in Zukunft auszubauen?
Antwort: Ja, Uber plant, die Verwendung von Ray weiter auszubauen und weitere Funktionen wie dynamische Ressourcenzuweisung und parallele Exploration zu implementieren.
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