Đào tạo và tinh chỉnh học sâu quy mô lớn với Ray tại Uber

Find AI Tools
No difficulty
No complicated process
Find ai tools

Đào tạo và tinh chỉnh học sâu quy mô lớn với Ray tại Uber

Mục lục

  1. Tổng quan về Michelangelo
  2. Quá trình phát triển nền tảng học máy tại Uber
  3. Đào tạo và điều chỉnh Machine Learning quy mô lớn với Ray
  4. Tối ưu hóa thông số siêu của mô hình với Ray Tune

1. Tổng quan về Michelangelo

Michelangelo là một nền tảng học máy end-to-end tại Uber. Nền tảng này tích hợp tốt với cơ sở dữ liệu của Uber để giúp các kỹ sư học máy phát triển và triển khai mô hình của mình một cách nhanh chóng. Tại Uber, dữ liệu được lưu trữ trong kho dữ liệu, bao gồm kho dữ liệu dạng cột và dữ liệu streaming được xử lý trở thành kho dữ liệu theo batch và thời gian thực. Michelangelo cung cấp mô-đun huấn luyện mô hình và mô-đun triển khai mô hình, hỗ trợ các loại mô hình từ học máy truyền thống đến học sâu.

2. Quá trình phát triển nền tảng học máy tại Uber

Michelangelo đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển từ năm 2016. Giai đoạn đầu tiên là một ứng dụng dựa trên Spark được xây dựng trên kiến trúc "monolithic" và chỉ hỗ trợ các thuật toán đi kèm với Spark MLlib. Từ năm 2018, Uber đã đối mặt với việc yêu cầu ngày càng lớn về học sâu, dẫn đến việc tích hợp khả năng học sâu trên nền tảng Spark. Đến năm 2021, Uber đã chuyển đổi sang sử dụng Ray làm khung vi tính thống nhất để cung cấp sức mạnh cho cả công việc học máy và học sâu.

3. Đào tạo và điều chỉnh Machine Learning quy mô lớn với Ray

Việc huấn luyện các mô hình học sâu trên quy mô lớn đặt ra nhiều thách thức. Trước khi sử dụng Ray, Uber đã tìm hiểu các giới hạn và giải pháp để huấn luyện và điều chỉnh các mô hình lớn hơn. Sự ra đời của Ray cung cấp các nguyên tắc cơ bản cho việc tính toán phân tán và lập lịch công việc, giúp Uber quyết định áp dụng Ray vào quá trình huấn luyện và điều chỉnh mô hình.

Kiến trúc cho mô hình huấn luyện trên Ray bao gồm một nút chủ (head node) và các nút làm việc (worker nodes). Tổ chức này cho phép tách biệt việc đọc dữ liệu (data loading) và việc huấn luyện trên GPU, tăng khả năng tương thích với các mô hình học sâu. Khả năng mở rộng tự động của Ray cũng cho phép Uber linh hoạt mở rộng số lượng worker nodes để tăng hiệu suất huấn luyện.

4. Tối ưu hóa thông số siêu của mô hình với Ray Tune

Để tối ưu hóa hiệu suất mô hình, việc chọn các giá trị thông số siêu thích hợp là rất quan trọng. Uber đã tiến hành tìm kiếm thông số siêu bằng cách sử dụng các phương pháp khác nhau như GRID search, random search và Bayesian optimization. Với sự giúp đỡ của Ray Tune, Uber đã có thể triển khai các chiến lược tìm kiếm thông số siêu phức tạp hơn và thực hiện các thí nghiệm tối ưu hóa trên quy mô lớn. Công cụ này cũng giúp Uber tăng tốc quá trình tìm kiếm thông số siêu và giảm thiểu thời gian và sức mạnh tính toán cần thiết.

Kết luận

Với sự phát triển nhanh chóng trong công nghệ và yêu cầu ngày càng cao về học máy và học sâu, Uber đã thành công trong việc xây dựng nền tảng Michelangelo và tích hợp Ray vào quy trình huấn luyện và điều chỉnh mô hình. Sử dụng Ray và Ray Tune, Uber đã có thể tăng cường hiệu suất và linh hoạt trong việc đào tạo và điều chỉnh mô hình trên quy mô lớn.

FAQ

Q: Michelangelo là gì? A: Michelangelo là một nền tảng học máy end-to-end tại Uber.

Q: Uber đã sử dụng Ray như thế nào trong quy trình huấn luyện mô hình? A: Uber đã sử dụng Ray để làm khung vi tính phân tán cho công việc huấn luyện và điều chỉnh mô hình.

Q: Ray Tune là gì? A: Ray Tune là một công cụ giúp tối ưu hóa hiệu suất của mô hình bằng cách tìm kiếm các giá trị thông số siêu tối ưu.

Q: Uber đã có những thành công nào khi sử dụng Ray và Ray Tune? A: Uber đã đạt được sự linh hoạt và hiệu suất tốt hơn trong quy trình huấn luyện và điều chỉnh mô hình trên quy mô lớn.

Most people like

Are you spending too much time looking for ai tools?
App rating
4.9
AI Tools
100k+
Trusted Users
5000+
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY

TOOLIFY is the best ai tool source.