Metaflow로 분산 고성능 컴퓨팅과 대규모 AI 훈련하기
Table of Contents:
- 소개
- Metaflow 소개
- Metaflow를 사용하여 AI 및 기계 학습을 위한 기능 개요
- Autodesk에서의 AI 및 기계 학습
- Metaflow와 Ray의 통합
- 왜 Metaflow를 선택했는가?
- Metaflow를 사용한 PyTorch
- Metaflow를 사용한 Deep Speed
- Metaflow를 사용한 Ray
- Metaflow의 미래 방향
소개
안녕하세요, 여러분! 오늘은 매우 특별한 라이브 스트림 중인데요. 저는 Autodesk의 ML 플랫폼 엔지니어링 디렉터인 Rex Lam과 함께 여기에 있습니다. 오늘은 Metaflow의 새로운 기능 출시와 함께하는 특별한 날입니다. Metaflow는 분산 고성능 컴퓨팅과 특히 대규모 AI 훈련을 위한 메타플로를 오늘부터 사용할 수 있습니다. Rex, AI 및 기계 학습에 대해 Autodesk에서 어떤 일을 하고 있는지 알려주시겠습니까?
Metaflow 소개
안녕하세요, 리스너 여러분. 저는 Rex Lam이라고 합니다. 저는 Autodesk의 ML 플랫폼 디렉터이며, 저희 회사에서는 제조부터 건설, 엔지니어링 및 미디어 엔터테인먼트와 같은 여러 분야에서 소프트웨어를 개발하여 업계를 선도하고 있습니다. 주로 알려진 제품 중 하나는 AutoCAD인데, 여러분도 들어봤으며 아마도 사용해본 적이 있을 것입니다. 우리 회사는 AI와 기계 학습을 계속해서 연구하고 제품 엔지니어링에 적용하는 것을 목표로 하고 있습니다. AI와 기계 학습을 사용하여 AutoDesk 제품에 적용하는 작업을 상세히 설명하지는 않겠지만, 제 팀 내부 및 AI 연구팀에서 진행 중인 일부 프로젝트에 대해 공유할 수 있습니다.
Metaflow를 사용하여 AI 및 기계 학습을 위한 기능 개요
Metaflow의 주요 기능 중 하나는 분산 훈련을 위한 작업 실행을 지원하는 것입니다. 이를 통해 여러 작업을 동시에 실행하고 데이터를 교환하여 대규모 모델을 훈련할 수 있습니다. Metaflow에는 PyTorch, Deep Speed 및 Ray와 같은 다양한 프레임워크와 통합할 수 있는 다양한 데코레이터가 있습니다. 이러한 데코레이터를 사용하여 자신의 모델을 Metaflow 작업에 쉽게 통합할 수 있습니다. 예를 들어, Metaflow는 PyTorch 작업을 분산 훈련 작업으로 변환하는 데코레이터를 제공합니다. 이를 통해 PyTorch 코드를 쉽게 분산 환경에서 실행할 수 있습니다.
또한 Metaflow는 Deep Speed와도 통합이 가능합니다. Deep Speed는 PyTorch 기반의 훈련 가속화 엔진으로, Metaflow에서도 사용할 수 있습니다. 이를 통해 대규모 모델 훈련의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, Metaflow는 Ray와의 통합도 지원합니다. Ray는 분산 응용 프로그램을 구축하고 실행하기 위한 강력한 프레임워크로, Metaflow와 결합하여 고성능 컴퓨팅과 대규모 데이터 처리를 지원합니다.
Autodesk에서의 AI 및 기계 학습
Autodesk는 AI 및 기계 학습을 적극적으로 연구하고 제품 엔지니어링에서 활용하고 있습니다. 저희의 목표 중 하나는 AI를 활용하여 Autodesk 제품에 스마트 기능을 제공하는 것입니다. 우리는 다양한 팀과 협력하여 간단한 실용적인 문제부터 복잡한 문제를 해결하기 위해 AI를 적용하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. AI 연구팀은 국제적인 연구기관과도 밀접한 협력을 통해 깊은 학습을 적용하여 2D 및 3D 기하학적 문제를 해결하는 데에 집중하고 있습니다. 또한, 자연어 처리를 활용하여 개념 설계를 위한 AI 기반의 솔루션을 개발하고 있습니다. 저는 지난 해에 Autodesk에 합류하여 AI 플랫폼 팀을 설립하고 있습니다. 저희의 목표는 모든 AI 및 기계 학습 팀이 Autodesk에서 솔루션을 빠르고 안전하게 개발할 수 있는 플랫폼을 구축하는 것입니다.
Metaflow와 Ray의 통합
Metaflow에서 Ray와의 통합은 저희 플랫폼을 더욱 확장할 수 있게 도와줍니다. Ray는 강력한 분산 컴퓨팅 플랫폼으로, 대규모 데이터 처리와 고성능 컴퓨팅을 지원합니다. 저희는 Ray와 Metaflow를 결합하여 분산 훈련 및 병렬 컴퓨팅을 가능하게 했습니다. 분산 훈련 작업을 위한 Metaflow와 Ray의 통합을 테스트하고 파트너 팀에 도입하여 대규모 모델 훈련을 진행하고 있습니다. 이 기능은 Metaflow를 통해 다양한 팀이 미래에도 대규모 AI 모델을 개발할 수 있게 해주며 우리 플랫폼과 팀의 가능성을 넓히는 흥미로운 시점입니다.
왜 Metaflow를 선택했는가?
AI 및 기계 학습 분야에서 선도적인 위치에 있는 회사로서 저희는 빠른 시간 내에 ML 플랫폼을 구축해야 했습니다. 우리는 Stagemaker와 같은 완전한 기능을 갖춘 플랫폼을 선택할 수도 있었지만, Autodesk는 다양한 비즈니스 조직을 가진 대형 기업이기 때문에 각 팀의 AI 및 기계 학습 문제를 해결하기 위해 특화된 플랫폼을 구축하는 것이 중요했습니다. Metaflow는 컴포넌트의 최상위 품질을 제공하는 동시에 다양한 팀의 요구 사항에 맞추어 플랫폼을 맞춤화하는 기능을 가지고 있기 때문에 이를 선택하게 되었습니다. 또한, Metaflow는 사용자 경험에 중점을 둔 인간 중심적인 디자인과 함께 개발되었습니다. 플랫폼을 사용하기 위해 새로운 도구를 배우는 데이터 과학자들에게 더욱 생산적인 환경을 제공하고 있습니다. 또한, Autodesk는 경쟁사와의 협력 및 오픈 소스 커뮤니티의 지원을 중시하고 있습니다. 이러한 요소들은 Metaflow를 우리의 플랫폼에 선택한 이유입니다.
Metaflow를 사용한 PyTorch
Metaflow는 PyTorch와의 통합을 지원합니다. PyTorch는 강력한 딥러닝 프레임워크로, Metaflow에서도 사용할 수 있습니다. Metaflow는 PyTorch 작업을 분산 훈련 작업으로 변환하는 데코레이터를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 쉽게 분산 환경에서 PyTorch 코드를 실행할 수 있습니다. 이 기능을 활용하면 사용자는 Metaflow의 플랫폼 상에서 대규모 모델 훈련을 수행할 수 있습니다.
Metaflow를 사용한 Deep Speed
Deep Speed는 PyTorch 기반의 훈련 가속화 엔진으로, Metaflow에서도 통합할 수 있습니다. Deep Speed를 Metaflow와 결합하면 대규모 모델 훈련의 성능을 향상시킬 수 있습니다. Metaflow의 플랫폼과 Deep Speed를 함께 사용하면 사용자는 더 높은 수준의 성능과 효율성을 달성할 수 있습니다.
Metaflow를 사용한 Ray
Metaflow에서는 Ray와의 통합을 지원합니다. Ray는 분산 응용 프로그램을 실행하기 위한 강력한 프레임워크로, Metaflow와 함께 사용하여 고성능 컴퓨팅과 대규모 데이터 처리를 수행할 수 있습니다. Metaflow를 사용하면 사용자는 Ray를 활용하여 병렬 컴퓨팅 및 분산 훈련 작업을 손쉽게 실행할 수 있습니다.
Metaflow의 미래 방향
Metaflow의 발전 가능성은 아직 이르지만, Data Science와 ML에서의 활용도를 계속해서 높여나갈 것입니다. Metaflow는 데이터 처리, 모델 버전 관리, 실험 추적 등의 다양한 기능을 제공하며, 사용자들에게 더욱 향상된 경험을 제공할 예정입니다. 또한, 이벤트 트리거링 기능과 같은 추가적인 기능 개발을 통해 더욱 복잡한 시스템을 구축할 수 있도록 지원할 계획입니다. Metaflow 플랫폼은 지속적으로 발전하며, 사용자들이 더욱 다양한 AI 경험을 구축할 수 있도록 성장할 것입니다. 이는 Metaflow의 미래 방향에 관한 열린 문입니다.
표지: outofbounds.com
Pros:
- PyTorch, Deep Speed, and Ray integration to enable high-performance computing and large-Scale training.
- User-friendly design and familiar tools for data scientists.
- Scalability and extensibility for different AI and ML use cases.
- Collaboration with leading academic institutions and open-source community.
Cons:
- Complex integration process.
- Requires advanced knowledge of AI and ML frameworks.
- Limited documentation for new features.
Highlights:
- Metaflow introduces new capabilities for distributed high-performance computing and large-scale training.
- The integration with PyTorch, Deep Speed, and Ray allows users to leverage these frameworks to enhance their AI and ML workflows.
- Autodesk is actively using AI and ML to bring smart capabilities to their products.
- Metaflow's user-centric design and familiar tools make it easier for data scientists to onboard and accelerate their development process.
- The extensibility and scalability of Metaflow enable teams to build tailored solutions for their specific needs.
FAQ:
Q: Can Metaflow be used with other frameworks besides PyTorch, Deep Speed, and Ray?
A: Yes, Metaflow is designed to be flexible and can be integrated with various frameworks based on user requirements.
Q: What are the benefits of using Metaflow for distributed computing?
A: Metaflow simplifies the process of setting up distributed computing environments, allowing users to leverage the power of multiple machines for faster and more efficient processing.
Q: Is Metaflow suitable for small-scale projects?
A: Yes, Metaflow can be used for small-scale projects as well. It offers scalability options, allowing users to start small and gradually expand their workflows as needed.
Q: Does Metaflow provide version control for models and experiments?
A: Yes, Metaflow offers versioning and experiment tracking capabilities, allowing users to manage and track the different iterations of their models and experiments.
Q: Can Metaflow be deployed on different cloud platforms?
A: Yes, Metaflow is cloud-agnostic and can be deployed on various cloud platforms, including AWS, Azure, and Google Cloud, among others.
Resources: