Ludwig trên Ray - Tự động hóa AutoML từ đầu đến cuối
Bảng mục lục:
I. Giới thiệu
- Về tôi
- Về dự án horvad
- Về dự án ludwig
- Tại sao máy học hiện tại có giới hạn và chậm?
- Cách giải quyết vấn đề
- Ludwig - Gọi mô hình học máy trực tiếp
- Tích hợp Ludwig với ray
II. Ludwig trên ray
- Giới thiệu về ray
- Ludwig trên ray
- Ludwig và ray tune - Tìm kiếm siêu tham số
- Ludwig và dask - Xử lý phân tán
- Ludwig và dasgun ray - Đánh giá kết quả
III. Tương lai của Ludwig và công ty Predabase
- Giới thiệu về công ty Predabase
- Giới thiệu về hệ cơ sở dự báo
- Tầm nhìn tương lai
IV. Kết luận
- Cảm ơn và liên hệ
- Tuyển dụng
Bài viết: Tích hợp Ludwig và Ray: Hướng tới mô hình học máy mạnh mẽ và phân tán
🌟 Giới thiệu
Xin chào mọi người, cảm ơn đã đến tham dự buổi thuyết trình hôm nay. Tôi là Travis Adair, là người phụ trách dự án mã nguồn mở Horvad và là một trong những người duy trì dự án mã nguồn mở Ludwig. Hôm nay, tôi sẽ nói với các bạn về Ludwig và Ray. Hiện tại, tôi cũng là đồng sáng lập của công ty Predabase. Tuy nhiên, hiện tại chúng tôi vẫn đang giữ kín thông tin về công ty, vì vậy xin hãy giữ bí mật. Nhưng giữa bạn và tôi, tôi sẽ giới thiệu chút ít về công ty và những gì chúng tôi đang làm.
👉 Giới thiệu về công ty Predabase
Công ty Predabase đang được thành lập bởi tôi và Piero Molina, người đã sáng lập dự án Ludwig ban đầu. Chúng tôi tập trung vào việc đưa những ý tưởng tại trung tâm của Ludwig và Ray vào doanh nghiệp, với sự tập trung vào việc đưa các mô hình vào sản xuất một cách nhanh chóng và với rất ít công việc chuẩn bị. Chúng tôi muốn mang đến sự đơn giản và linh hoạt của ML có tính khai phá cao mà Ludwig mang lại kết hợp với khả năng mở rộng của Horvad on Ray và kết hợp với cơ sở dữ liệu hiện tại của bạn để tạo ra một khái niệm mới, chúng tôi gọi là hệ cơ sở dự báo.
🌟 Ludwig on Ray - một giải pháp mạnh mẽ và phân tán
Trước khi giới thiệu Ludwig on Ray, hãy tìm hiểu một chút về Ray. Ray là một hệ sinh thái mã nguồn mở mang lại khả năng tính toán phân tán mạnh mẽ và xử lý nhanh chóng cho các công việc lớn. Ludwig on Ray cho phép chúng ta khai thác sức mạnh của Ludwig và Ray để huấn luyện mô hình một cách phân tán và hiệu quả hơn.
👉 Ludwig on Ray: Đào tạo phân tán
Bằng cách sử dụng Ludwig on Ray, chúng ta có thể xử lý các tập dữ liệu lớn sử dụng phương pháp xử lý ngoài bộ nhớ và thực hiện huấn luyện phân tán trên nhiều nguồn tài nguyên tính toán. Chúng ta có thể đọc tập dữ liệu trực tiếp từ các nguồn dữ liệu từ xa như S3 hoặc từ các kho dữ liệu như Snowflake, tiền xử lý dữ liệu và lưu trữ dưới dạng Part K. Sau đó, chúng ta có thể sử dụng Horvad để thực hiện huấn luyện phân tán, sử dụng nhiều GPU cho các tác vụ học sâu lớn.
👉 Ludwig on Ray: Tìm kiếm siêu tham số
Với Ludwig on Ray, chúng ta cũng có thể thực hiện tìm kiếm siêu tham số tự động bằng cách sử dụng Ray Tune. Chúng ta chỉ cần chỉ định các tham số cần tìm kiếm và Ludwig sẽ thực hiện tìm kiếm song song trên nhiều phiên bản mô hình để tìm ra tập tham số tối ưu cho kết quả tốt nhất.
👉 Ludwig on Ray: Đánh giá phân tán
Cuối cùng, chúng ta cũng có thể sử dụng Dasgun Ray để đánh giá kết quả phân tán của mô hình được huấn luyện bằng Ludwig. Với Dasgun Ray, chúng ta có thể tính toán các thước đo đánh giá như độ chính xác, độ phủ và F1 trên một tập dữ liệu lớn một cách phân tán và nhanh chóng.
🌟 Tầm nhìn tương lai
Với tầm nhìn của chúng tôi, chúng tôi tin rằng việc tích hợp Ludwig, Ray và công nghệ dự báo vào cơ sở dữ liệu hiện tại sẽ mang lại nhiều cơ hội và giá trị cho các tổ chức. Chúng tôi muốn tạo ra một hệ cơ sở dữ liệu dự báo, cho phép các tổ chức thực hiện dự báo mô hình một cách đơn giản, nhanh chóng và hiệu quả. Chúng tôi đang tiếp tục nghiên cứu và phát triển để đạt được mục tiêu này và chúng tôi rất mong được chia sẻ với bạn thêm thông tin về điều này trong thời gian tới.
👉 Kết luận
Cảm ơn bạn đã dành thời gian để tham dự buổi thuyết trình của tôi hôm nay. Tôi hy vọng bạn sẽ xem xét việc sử dụng Ludwig và làm ơn hãy cho tôi biết ý kiến của bạn về nó. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi hoặc ý kiến nào, hãy liên hệ với tôi bất cứ lúc nào. Đồng thời, nếu bạn đang tìm kiếm một công việc mới, chúng tôi đang tuyển dụng nên hãy liên hệ với tôi. Hẹn gặp lại!
Một số đánh giá nổi bật
- Ludwig và Ray cung cấp giải pháp mạnh mẽ cho việc huấn luyện mô hình học máy phân tán.
- Tích hợp Ludwig vào hệ thống xử lý dữ liệu hiện có mang lại tính linh hoạt và khả năng mở rộng.
- Khả năng tìm kiếm siêu tham số tự động bằng Ray Tune giúp tối ưu hiệu suất của mô hình.
- Ludwig và Ray là những dự án mã nguồn mở phát triển mạnh mẽ và có cộng đồng lớn.
- Công ty Predabase đang tạo ra hệ cơ sở dữ liệu dự báo để đơn giản hóa và tăng tốc quá trình phát triển mô hình học máy.
Câu hỏi thường gặp
Q: Ludwig có hỗ trợ các loại mô hình học máy nào?
A: Ludwig hỗ trợ rất nhiều loại mô hình học máy cho các tác vụ khác nhau như dự đoán nhị phân, phân loại văn bản và hồi quy. Bạn cũng có thể sử dụng các kiến trúc Transformer nổi tiếng từ thư viện Hugging Face.
Q: Ludwig có thể xử lý các tập dữ liệu lớn không?
A: Với việc kết hợp Ludwig và Ray, bạn có thể xử lý các tập dữ liệu lớn bằng cách sử dụng xử lý ngoài bộ nhớ và huấn luyện phân tán trên nhiều nguồn tài nguyên tính toán.
Q: Ludwig có thể tích hợp với cơ sở dữ liệu hiện có không?
A: Có, Ludwig có khả năng tích hợp với cơ sở dữ liệu hiện có của bạn và sử dụng dữ liệu trực tiếp từ đó để huấn luyện và dự đoán.
Q: Predabase đang tuyển dụng những vị trí nào?
A: Chúng tôi đang tuyển dụng cho nhiều vị trí khác nhau, bao gồm các vị trí phát triển phần mềm, quản lý dự án và kỹ sư dữ liệu. Nếu bạn quan tâm, hãy liên hệ với chúng tôi để biết thêm thông tin.
Tài liệu tham khảo