Следующая статья поможет вам: Оптимизируйте свои стратегии с помощью решительного ИИ: полное руководство
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) стали жизненно важными компонентами в мире технологий, стимулируя инновации и трансформируя отрасли. Чтобы оставаться впереди в игре, крайне важно оптимизировать свои стратегии и эффективно использовать эти передовые технологии.
Одной из таких платформ, которая может помочь вам в этом, является детерминированный ИИ. В этом подробном руководстве мы рассмотрим, как детерминированный ИИ может помочь вам оптимизировать ваши проекты ИИ и машинного обучения, сделав их более эффективными, масштабируемыми и успешными.
Что такое детерминированный ИИ?
Решительный ИИ
Решительный ИИ — это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для создания и обучения моделей машинного обучения. Он предлагает широкий набор функций и инструментов, которые упрощают процесс разработки и развертывания моделей AI/ML, делая его доступным как для опытных, так и для начинающих специалистов по машинному обучению.
Благодаря поддержке популярных фреймворков, таких как PyTorch, TensorFlow, Keras и DeepSpeed, Defined AI предоставляет комплексную учебную платформу, которую можно использовать на локальном компьютере, в облаке или даже на суперкомпьютерах.
Как оптимизировать свои стратегии с помощью решительного ИИ?
Вот несколько способов, которыми вы можете оптимизировать свои стратегии с помощью целеустремленного ИИ:
1) Оптимизация гиперпараметров
Решительный ИИ предоставляет встроенную технологию оптимизации гиперпараметров, которая может упростить процесс настройки гиперпараметров. Это может помочь сэкономить много времени и вычислительных ресурсов за счет систематического поиска в пространстве гиперпараметров наилучшего набора гиперпараметров.
2) Управление моделями
Решительный ИИ помогает управлять жизненным циклом моделей. Он имеет систему управления версиями, которая позволяет отслеживать все изменения, упрощая управление несколькими моделями, воспроизведение результатов и при необходимости откат к предыдущей версии модели.
3) Управление ресурсами
Система целеустремленного ИИ также обеспечивает более эффективное использование ресурсов за счет автоматического планирования и распределения задач между графическими процессорами. Это сокращает время, затрачиваемое на обучение модели и вывод.
4) Автоматизированный контрольно-пропускной пункт
Платформа автоматически управляет контрольными точками, помогая предотвратить потерю данных в случае сбоя системы и позволяя возобновить обучение с того места, где оно было остановлено.
5) Сотрудничество
Платформа Defined AI предназначена для поддержки совместной работы нескольких пользователей, что может быть полезно в командной среде.
Помните, что лучшие методы оптимизации ваших стратегий с помощью этой платформы будут зависеть от конкретных потребностей и целей вашего проекта. Важно иметь четкое представление об этих потребностях и целях, прежде чем принимать решение о том, как лучше всего использовать платформу.
Начало работы с решительным ИИ
Чтобы начать использовать Defined AI, вам потребуется устройство с высокопроизводительным процессором и/или графическим процессором с поддержкой NVIDIA CUDA. Платформа очень доступна для всех, независимо от их доступа к технологиям.
Настройка вашей среды
Решительный ИИ может работать на вашем локальном компьютере, в облаке или на суперкомпьютере. Чтобы настроить среду, вам нужно выбрать наилучший вариант в зависимости от вашего оборудования и требований проекта.
После того, как ваша среда настроена, вы можете начать создавать и обучать модели машинного обучения, используя различные функции платформы.
Подготовка модели
Вам необходимо упаковать код вашей модели в класс Python, который наследуется от базового класса Defined AI. Этот класс определяет архитектуру модели, данные, на которых она будет обучаться, и то, как ее следует обучать и оценивать.
Обучение вашей модели
После того, как ваша модель упакована, вы можете обучить ее с помощью интерфейса командной строки Defined AI или пользовательского веб-интерфейса (UI). Вы можете указать, следует ли использовать распределенное обучение и/или настройку гиперпараметров.
Запуск экспериментов
Для проведения экспериментов вам потребуется написать код обучения модели, используя определение модели, представляющее спецификацию модели глубокого обучения (DL) и ее процедуры обучения. Определение модели содержит обучающий код, который реализует обучающие API.
Эксперимент представляет собой базовую единицу запуска кода обучения модели и состоит из одного или нескольких испытаний, которые исследуют заданное пользователем пространство гиперпараметров.
Отслеживание ваших экспериментов
Пока ваша модель обучается, вы можете отслеживать ее прогресс в веб-интерфейсе. Вы можете увидеть такие показатели, как потери и точность, а также сравнить различные эксперименты.
Создание лучших стратегий с помощью решительного ИИ-изображения через Unsplash
Ключевые особенности решительного ИИ
Решительный ИИ поставляется с множеством функций, которые упрощают процесс создания и обучения моделей машинного обучения. Он включает в себя следующие ключевые функции:
- Распределенное обучение: Этот инструмент позволяет обучать модели на кластерах графических процессоров, что может значительно ускорить время обучения больших моделей и наборов данных.
- Настройка гиперпараметров: Эта платформа предоставляет сложные инструменты для настройки гиперпараметров, помогая вам оптимизировать производительность ваших моделей.
- Реестр моделей: В состав Defined AI входит реестр моделей, позволяющий управлять моделями на протяжении всего их жизненного цикла, от обучения до проверки и развертывания.
Оставайтесь на вершине своей игры, используя мощь ИИ. Получите доступ к более чем 350 инструментам повышения производительности ИИ здесь!
Решительная обучающая платформа ИИ
Решительный ИИ предлагает единую сквозную платформу обучения, которая обеспечивает лучшую в своем классе функциональность для обучения модели глубокого обучения. К преимуществам платформы относятся:
Пулы ресурсов
Определенный ИИ использует концепцию пулов ресурсов, которые представляют собой наборы идентичных ресурсов, расположенных физически близко друг к другу, таких как процессоры, графические процессоры и т. д. Платформа позволяет настраивать несколько пулов ресурсов и назначать задачи для определенных пулов, обеспечивая эффективное использование ресурсов для разных задач. Каждый пул ресурсов обрабатывает планирование и подготовку экземпляров независимо.
Пулы ресурсов могут быть полезны в различных сценариях, таких как использование графических процессоров для обучения при использовании ЦП для TensorBoard, развертывание ресурсов в разных зонах доступности на AWS или использование спотовых/вытесняемых инстансов с откатом к инстансам по требованию, если это необходимо.
Управление кластером
Решительный ИИ автоматически управляет ускорителями (например, графическими процессорами) локально или в облачных виртуальных машинах, используя вашу собственную среду, которая масштабируется в соответствии с вашими рабочими нагрузками по требованию. Он работает как в AWS, так и в GCP, что позволяет переключаться между ними по мере необходимости.
Контейнеризация
Платформа позволяет разрабатывать и обучать модели в настраиваемых контейнерах, обеспечивая согласованное управление зависимостями на протяжении всего жизненного цикла разработки модели.
Отказоустойчивость
Модели получают контрольные точки на протяжении всего процесса обучения и могут автоматически перезапускаться с последней контрольной точки, если в кластере возникают какие-либо аппаратные или системные проблемы.
Автоматическая настройка модели
Оптимизируйте модели, выполняя поиск по обычным гиперпараметрам или макроархитектурам, используя различные алгоритмы поиска, включая адаптивный поиск Решительного ИИ. Платформа автоматически распараллеливает поиск гиперпараметров между ускорителями в вашем кластере.
Распределенное обучение
Распределите обучение модели по кластеру для более эффективного экспериментирования и ускорения разработки. Решительный ИИ использует синхронное, параллельное распределенное обучение данных с ключевой оптимизацией производительности по сравнению с другими доступными вариантами.
Широкая поддержка фреймворка
Используйте возможности Defined AI с любой ведущей платформой машинного обучения, не управляя отдельным кластером для каждой из них. Можно использовать разные фреймворки для разных моделей, не беспокоясь о блокировке в будущем.
Ограничения и лучшие практики при использовании детерминированного ИИ
Хотя детерминированный ИИ предлагает несколько преимуществ, важно знать о его ограничениях и рекомендациях. Некоторые ограничения включают невозможность запуска эксперимента, который пытается использовать один пул, а затем возвращается к другому, если выполняется определенное условие, а также ограничения на наличие пулов ресурсов в нескольких регионах AWS/GCP или облачных провайдерах.
При настройке пулов ресурсов убедитесь, что конфигурации соответствуют требованиям вашей организации, и следуйте рекомендуемым рекомендациям, чтобы максимально использовать возможности этого инструмента.
ИИ оказывает значительное влияние на нашу жизнь
Подведение итогов
Defined AI — это комплексное решение для создания и обучения моделей ML, предлагающее комплексную платформу, упрощающую процесс разработки и развертывания решений AI/ML.
Понимая его возможности, ограничения и передовой опыт, вы можете оптимизировать свои стратегии и использовать целеустремленный ИИ, чтобы опережать своих коллег в постоянно развивающемся мире технологий ИИ и машинного обучения.