Uberでの大規模な深層学習トレーニングとチューニングをRayで行う
目次
- 🏢 イントロダクション
- 🚀 Uber における機械学習プラットフォームの開発の旅
- 💡 Michelangelo:エンドツーエンドの機械学習プラットフォーム
- 🎯 ハイパーパラメータのチューニングと Ray
- 📊 ビッグデータ処理と Ray の統合
- 🌐 分散ディープラーニングの訓練と Ray
- 🔬 ハイパーパラメータ最適化と Ray の進化
- 📈 結果と展望
- ❓ よくある質問
🏢 イントロダクション
おはようございます皆さん、私の名前はShuningです。Uberのエンジニアリングマネージャーで、Uberの機械学習プラットフォームであるMichelangeloを担当しています。Uberでは、Reyを使用して機械学習のワークフローを強化しています。今日はUberがReyを使用した大規模なディープラーニングの訓練とチューニングについて共有したいと思います。
🚀 Uber における機械学習プラットフォームの開発の旅
Uberでは、機械学習プラットフォームの開発において数年にわたる旅を経験してきました。最初のバージョンのMichelangeloは、スパークベースのアプリケーションでした。その後、ディープラーニングの需要が増加し、スパークの上にディープラーニングの機能を追加しました。そして、現在はReyを使用して機械学習とディープラーニングの両方のワークロードを強化しています。
💡 Michelangelo:エンドツーエンドの機械学習プラットフォーム
Michelangeloは、エンドツーエンドの機械学習プラットフォームであり、Uberのデータインフラストラクチャとシームレスに統合します。データはバッチフィーチャーストアとリアルタイムフィーチャーストアに格納され、モデルトレーニングモジュール、モデルストア、デプロイメントモジュールといった機能を提供します。Michelangeloは、初期のパイオニアとして、機械学習をプラットフォームとして開発しました。
🎯 ハイパーパラメータのチューニングと Ray
ハイパーパラメータのチューニングは、モデルの性能を最大化するために最適な値を選択するプロセスです。Uberでは、ハイパーパラメータのチューニングにAutotuneというサービスを使用しています。Autotuneは、レイを使用して複数の試行を並列で実行し、最適な結果を得るためのハイパーパラメータを選択します。
📊 ビッグデータ処理と Ray の統合
Uberでは、ビッグデータ処理とRayの統合に取り組んでいます。Rayは、分散コンピューティングを簡素化する強力なプリミティブを提供し、ビッグデータの処理と分散ディープラーニングの訓練に使用されます。Rayの導入により、データのシャッフルや処理の最適化が可能になり、ワークフローの効率が向上します。
🌐 分散ディープラーニングの訓練と Ray
分散ディープラーニングの訓練は、大規模なディープラーニングモデルの訓練プロセスです。Uberでは、Reyを使用して分散ディープラーニングの訓練を強化しています。Reyの利点は、CPUとGPUのタスクスケジューリングが容易であることや、柔軟なリソース管理が可能であることです。また、Rayのオブジェクトストアを活用してデータのシャッフルや読み込みを効率的に行うこともできます。
🔬 ハイパーパラメータ最適化と Ray の進化
ハイパーパラメータの最適化は、モデルの性能向上に重要な役割を果たしています。Uberでは、ハイパーパラメータの最適化にRay Tuneを組み込むことで、より高度なチューニング戦略を実現しています。Ray Tuneは、既存のハイパーパラメータのチューニング方法に加えて、モデルのアーキテクチャや技術のチューニングをサポートし、性能の向上を図っています。
📈 結果と展望
Uberでは、Reyの活用によりモデルのチューニングプロセスの効率化が実現されています。Ashaやポピュレーションベースドトレーニングなどの新しいテクニックと組み合わせることで、モデルの性能向上に取り組んでいます。さらに、動的リソース割り当てや並列探索などの機能の拡充も予定しており、より高度なチューニング戦略を開発していきます。
❓ よくある質問
質問1:Reyを使うメリットは何ですか?
回答1:Reyは、柔軟な分散コンピューティングプラットフォームであり、モデルの訓練プロセスやハイパーパラメータの最適化など、機械学習のさまざまなタスクに対応しています。また、Reyのオブジェクトストアやエラスティックなリソース管理機能も利用できます。
質問2:Autotuneのメリットは何ですか?
回答2:Autotuneは、高度なハイパーパラメータの最適化を実現するためのサービスです。Rayを活用して並列で試行を実行し、より効率的なチューニングを実現します。また、カスタムな評価関数やトライアルの再開など、さまざまな機能を提供しています。
質問3:分散ディープラーニングの訓練にRayを使用するメリットは何ですか?
回答3:Rayは、分散ディープラーニングの訓練プロセスを強化するためのツールです。CPUとGPUのタスクスケジューリングの柔軟性やオブジェクトストアの活用による効率的なデータ処理など、さまざまな優れた機能を備えています。これにより、訓練プロセスのスケーラビリティとパフォーマンスを向上させることができます。
質問4:UberはマイクロソフトのReyチームとどのように協力していますか?
回答4:UberとマイクロソフトのReyチームは、Uberの機械学習プラットフォームの開発に協力しています。両者の間での密なコラボレーションにより、Reyの導入と最適化が進められ、Uberの機械学習プロセスの改善に貢献しています。