Automatização de ML com Ludwig no Ray
Índice
- Introdução
- Problema com o Aprendizado de Máquina
- Soluções existentes
- Apresentando o Ludwig
- O que é o Ludwig?
- Arquitetura ECD
- Benefícios do Declaração ML
- Introdução ao Ray
- Executando o Ludwig no Ray
- Pesquisa de hiperparâmetros com o Ray Tune
- Futuro do Ludwig e a Predabase
- Conclusão
Apresentando o Ludwig: Um Framework Declarativo de Aprendizado de Máquina
O aprendizado de máquina tem desempenhado um papel cada vez mais importante nas organizações modernas. No entanto, muitas vezes enfrentamos desafios quando se trata de implementar soluções de aprendizado de máquina em larga escala. O processo de desenvolvimento e treinamento de modelos de aprendizado de máquina costuma ser lento, complexo e requer conhecimentos avançados em linguagens de programação, além de recursos computacionais significativos.
1. Introdução
Olá a todos! Obrigado por participarem da minha apresentação hoje. Meu nome é Travis Adair, sou o principal mantenedor de um projeto de código aberto chamado Horvad e co-mantenedor do projeto de código aberto Ludwig, que vou falar hoje. Também trabalhei como líder técnico da equipe de treinamento de aprendizado profundo na Uber como parte da plataforma de aprendizado de máquina Michelangelo. Atualmente, sou co-fundador da empresa chamada Predabase. Vou contar um pouco sobre isso hoje, mas ainda estamos em sigilo, então, por favor, não conte muita coisa pra ninguém. Entre nós, vou te contar um pouco do que estamos fazendo.
2. Problema com o Aprendizado de Máquina
Ao observar a indústria, identificamos que o aprendizado de máquina hoje é fundamentalmente limitado e lento devido a diversos fatores, principalmente relacionados ao custo de criação de modelos. Esses custos são impulsionados em grande parte pelo fato de que esses projetos dependem de cientistas de dados, que são um recurso muito limitado na maioria das organizações. O resultado é que há uma quantidade muito limitada de atenção que eles podem dedicar a cada problema especificamente. Como consequência, a maioria dos recursos de uma organização são direcionados para um conjunto muito limitado de casos de uso de Alta prioridade.
3. Soluções existentes
Para resolver esse problema em organizações que possuem muitos problemas de aprendizado de máquina e poucos cientistas de dados e especialistas em aprendizado de máquina para resolvê-los, as organizações normalmente recorrem a soluções de automação de aprendizado de máquina existentes no mercado. No entanto, essas soluções também têm suas próprias limitações. Embora essas soluções permitam iniciar rapidamente, elas têm o que chamamos de problema de beco sem saída. Ou seja, se você experimentá-las e elas não funcionarem para você, há poucas opções para aprimorar ou personalizar a solução de acordo com suas necessidades.
4. Apresentando o Ludwig
Para resolver essas limitações, desenvolvemos o Ludwig: um framework de aprendizado de máquina declarativo de baixo código. O Ludwig é um projeto de código aberto muito popular, com mais de sete mil estrelas no GitHub e mais de 60 contribuidores da indústria. O que torna o Ludwig único é o foco na aprendizagem de modelos multimodais. Ele não se limita a tarefas como NLP, tabulares ou visão computacional. Ele permite combinar diferentes tipos de dados em um único modelo, possibilitando o aprendizado simultâneo de várias tarefas, como previsões binárias, regressão e geração de texto.
5. O que é o Ludwig?
O Ludwig é um framework de baixo código e declarativo que permite a construção de redes neurais profundas. Ele abstrai a complexidade de treinar e escalar modelos de aprendizado de máquina, fornecendo uma API simples e intuitiva. Com o Ludwig, você pode definir a estrutura do modelo, processar dados, treinar e avaliar modelos usando um único arquivo de configuração. Você não precisa se preocupar com a implementação detalhada do modelo, o Ludwig cuidará disso para você. Ele é construído sobre frameworks populares, como TensorFlow e PyTorch, fornecendo um alto nível de flexibilidade, rapidez e reutilização de modelos pré-treinados.
6. Arquitetura ECD
A principal característica do Ludwig é a sua arquitetura ECD, Encoder-Decoder-Decoder. Em vez de se preocupar com camadas e dimensionalidades específicas do modelo, o Ludwig se concentra na entrada e saída de dados. Com o Ludwig, você simplesmente informa os tipos de dados de entrada e saída do seu modelo e o Ludwig trata de todo o processamento necessário para transformar e combinar essas entradas em saídas preditas. Essa abordagem flexível permite a criação de modelos que se adequam a uma ampla variedade de problemas de aprendizado de máquina.
7. Benefícios do Declaração ML
Ao adotar abordagens declarativas como a do Ludwig, o processo de criação e treinamento de modelos de aprendizado de máquina se torna mais rápido, eficiente e acessível a uma variedade de profissionais, não apenas cientistas de dados experientes. A capacidade de expressar a intenção do que se deseja prever, em vez de trabalhar diretamente com detalhes de implementação, torna o modelo mais flexível e permite experimentação e iteração mais rápida. Além disso, como o Ludwig já inclui modelos e algoritmos pré-treinados, você pode obter resultados de alta qualidade sem a necessidade de implementá-los do zero.
8. Introdução ao Ray
O Ludwig também se beneficia do Ray, um sistema de computação distribuída de código aberto. O Ray fornece um conjunto de ferramentas para escalabilidade e distribuição do treinamento do Ludwig, tornando-o adequado para lidar com grandes volumes de dados e cenários de treinamento em paralelo. Com o Ray, você pode treinar e avaliar modelos em clusters de máquinas, aproveitando recursos como o processamento out-of-Core e o treinamento distribuído com o Horovod.
9. Executando o Ludwig no Ray
Para executar o Ludwig no Ray, basta configurar um cluster do Ray e ajustar alguns parâmetros na sua configuração do Ludwig. Essa integração permite que você treine modelos em paralelo, aproveitando os recursos do cluster, como várias GPUs e instâncias de máquinas. A execução distribuída do Ludwig no Ray oferece um aumento significativo de desempenho e escalabilidade em comparação com a execução em uma única máquina.
10. Pesquisa de hiperparâmetros com o Ray Tune
Além disso, o Ludwig também suporta pesquisa de hiperparâmetros usando o Ray Tune. Com o Ray Tune, você pode explorar várias combinações de hiperparâmetros de forma eficiente. O Ray Tune oferece uma variedade de algoritmos de busca, como o Bayesian Optimization, que permite encontrar a configuração ideal para o seu modelo com base no desempenho.
11. Futuro do Ludwig e a Predabase
Estamos entusiasmados com o futuro do Ludwig e sua aplicação na Predabase. A Predabase é uma empresa focada em trazer a simplicidade e a flexibilidade do Ludwig para o ambiente empresarial, facilitando a produção e o uso de modelos de aprendizado de máquina. Pretendemos combinar o Ludwig com infraestruturas de dados existentes, criando um novo tipo de abstração chamado de "banco de dados preditivos". Assim, será possível obter resultados valiosos com uma mínima complexidade operacional.
12. Conclusão
O Ludwig é uma ferramenta poderosa para simplificar o desenvolvimento e treinamento de modelos de aprendizado de máquina. A combinação de uma abordagem declarativa com o suporte do Ray e o uso de hiperparâmetros do Ray Tune torna o Ludwig uma escolha ideal para problemas de aprendizado de máquina em grande escala. Acreditamos que o Ludwig tem o potencial de revolucionar a forma como as organizações implementam o aprendizado de máquina, tornando-o mais acessível, rápido e eficiente.
Se você quiser saber mais sobre o Ludwig ou tiver interesse em colaborar ou se juntar à nossa equipe na Predabase, fique à vontade para entrar em contato comigo. Agradecemos por participarem desta apresentação e esperamos que vocês explorem o Ludwig para suas necessidades de aprendizado de máquina.
FAQ
Q: O que torna o Ludwig diferente de outras soluções de automação de aprendizado de máquina?
R: O Ludwig combina a simplicidade de uma solução de baixo código com a flexibilidade de um framework de aprendizado de máquina avançado. Ele permite que você personalize e treine modelos complexos sem precisar escrever uma única linha de código.
Q: O Ludwig suporta modelos de aprendizado de máquina pré-treinados?
R: Sim, o Ludwig possui suporte para modelos pré-treinados em diferentes domínios, como NLP e visão computacional. Você pode aproveitar esses modelos para obter resultados de alta qualidade com facilidade.
Q: Qual é o desempenho do Ludwig em grandes volumes de dados?
R: Com o suporte do Ray, o Ludwig pode treinar e avaliar modelos em clusters de máquinas, o que significa que ele pode lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente e escalável.
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