Bild des AutorsMit DML -Frameworks für verteilte maschinelle Lernen (DML) ermöglichen es Ihnen, maschinelles Lernmodelle über mehrere Maschinen hinweg zu trainieren (unter Verwendung von CPUs, GPUs oder TPUs), wodurch die Trainingszeit erheblich verkürzt und große und komplexe Workloads effizient behandelt werden, die nicht in den Speicher passen würden. Darüber hinaus können Sie in diesen Frameworks Datensätze verarbeiten, die Modelle einstellen und sogar mit verteilten Computerressourcen servieren.
In diesem Artikel werden wir die fünf beliebtesten Rahmenbedingungen für verteiltes maschinelles Lernen überprüfen, mit denen wir die Workflows für maschinelles Lernen skalieren können. Jedes Framework bietet verschiedene Lösungen für Ihre spezifischen Projektanforderungen.
1. Pytorch verteilt
Pytorch ist aufgrund seines dynamischen Berechnungsdiagramms, seiner Benutzerfreundlichkeit und der Modularität bei maschinellen Lernpraktikern sehr beliebt. Das Pytorch -Framework umfasst Pytorch verteiltwas bei der Skalierung von tiefen Lernmodellen über mehrere GPUs und Knoten hilft.
Schlüsselmerkmale
- Verteilte Daten Parallelism (DDP): Pytorch’s
torch.nn.parallel.DistributedDataParallelErmöglicht die Schulung von Modellen über mehrere GPUs oder Knoten, indem die Daten geteilt und Gradienten effizient synchronisieren. - Torchelastik- und Fehlertoleranz: Pytorch Distributed unterstützt dynamische Ressourcenzuweisung und fehlertolerantes Coaching unter Verwendung von Torchelastik.
- Skalierbarkeit: Pytorch arbeitet sowohl für kleine Cluster als auch für groß angelegte Supercomputer intestine und macht es zu einer vielseitigen Wahl für das verteilte Coaching.
- Benutzerfreundlichkeit: Pytorchs intuitive API ermöglicht es Entwicklern, ihre Workflows mit minimalen Änderungen am vorhandenen Code zu skalieren.
Warum Pytorch verteilt wählen?
Pytorch ist perfekt für Groups, die es bereits für die Modellentwicklung verwenden und ihre Workflows verbessern möchten. Sie können Ihr Trainingsskript mühelos umwandeln, um mehrere GPUs mit nur wenigen Codezeilen zu verwenden.
2. Tensorflow verteilt
TensorFlow, eines der etabliertesten Rahmenbedingungen für maschinelles Lernen, bietet eine robuste Unterstützung für verteiltes Coaching durch TensorFlow verteilt. Seine Fähigkeit, über mehrere Maschinen und GPUs effizient zu skalieren, macht es zu einer Prime -Wahl für das Coaching von Deep -Studying -Modellen im Maßstab.
Schlüsselmerkmale
- tf.distribute.technique: TensorFlow bietet mehrere Vertriebsstrategien, wie z. B. Spiegelstrategy für Multi-GPU-Schulungen, Multiworkermirrored Technique für Multi-Knoten-Coaching und TPustrategy für TPU-basierte Ausbildung.
- Einfache Integration: TensorFlow Distributed integriert nahtlos in das Ökosystem des Tensorflows, einschließlich Tensorboard, Tensorflow Hub und TensorFlow -Servieren.
- Hoch skalierbar: Tensorflow verteilt kann mit Hunderten von GPUs oder TPUs über große Cluster hinweg skaliert werden.
- Cloud -Integration: TensorFlow wird von Cloud-Anbietern wie Google Cloud, AWS und Azure intestine unterstützt, sodass Sie problemlos verteilte Trainingsjobs in der Cloud ausführen können.
Warum Tensorflow verteilt wählen?
TensorFlow Distributed ist eine hervorragende Wahl für Groups, die bereits TensorFlow oder solche suchen, die eine hochskalierbare Lösung suchen, die sich intestine in Workflows für maschinelles Lernen in Cloud integriert.
3. Ray
Ray ist ein allgemeines Framework für verteiltes Computing, das für maschinelles Lernen und KI-Workloads optimiert ist. Es vereinfacht das Erstellen von Pipelines für verteilte maschinelle Lernen, indem spezielle Bibliotheken für das Coaching, Tuning und Servieren von Modellen angeboten werden.
Schlüsselmerkmale
- Strahlzug: Eine Bibliothek für verteiltes Modelltraining, das mit beliebten Rahmenbedingungen für maschinelles Lernen wie Pytorch und TensorFlow funktioniert.
- Ray Melodie: Optimiert für die verteilte Hyperparameterabstimmung über mehrere Knoten oder GPUs.
- Strahlung: Skalierbares Modell, das für Pipelines für maschinelles Lernen von Produktionsdiensten dient.
- Dynamische Skalierung: Ray kann Ressourcen für Workloads dynamisch zuweisen, was es sowohl für kleine als auch für groß angelegte verteilte Computing hocheffizient macht.
Warum Ray wählen?
Ray ist eine ausgezeichnete Wahl für Entwickler von KI und maschinellem Lernen, die ein modernes Framework suchen, das verteilte Computing auf allen Ebenen unterstützt, einschließlich Datenvorverarbeitung, Modelltraining, Modellabstimmung und Modelldienste.
4. Apache Spark
Apache Spark ist ein ausgereiftes Open-Supply-Verteilungsrahmen, das sich auf die Datenverarbeitung in großem Maßstab konzentriert. Es beinhaltet Mllibeine Bibliothek, die verteilte Algorithmen und Workflows verteilte maschinelle Lernen unterstützt.
Schlüsselmerkmale
- In-Reminiscence-Verarbeitung: Die In-Reminiscence-Berechnung von Spark verbessert die Geschwindigkeit im Vergleich zu herkömmlichen Stapelverarbeitungssystemen.
- Mllib: Bietet verteilte Implementierungen von Algorithmen für maschinelles Lernen wie Regression, Clustering und Klassifizierung.
- Integration mit Massive Knowledge -Ökosystemen: Spark integriert nahtlos in Hadoop-, Hive- und Cloud -Speichersysteme wie Amazon S3.
- Skalierbarkeit: Spark kann auf Tausende von Knoten skalieren, sodass Sie Petabyte von Daten effizient verarbeiten können.
Warum Apache Spark wählen?
Wenn Sie mit groß angelegten strukturierten oder halbstrukturierten Daten zu tun haben und einen umfassenden Rahmen für Datenverarbeitung und maschinelles Lernen benötigen, ist Spark eine ausgezeichnete Wahl.
5. Dask
Dask ist ein leichtes, python-natives Framework für verteiltes Computing. Es erweitert die beliebten Python-Bibliotheken wie Pandas, Numpy und Scikit-Study, um an Datensätzen zu arbeiten, die nicht in den Speicher passen, was es zu einer hervorragenden Wahl für Python-Entwickler macht, die vorhandene Workflows skalieren möchten.
Schlüsselmerkmale
- Skalierbare Python -Workflows: Dask wird den Python -Code parallelisiert und skaliert ihn über mehrere Kerne oder Knoten mit minimalen Codeänderungen.
- Integration mit Python -Bibliotheken: Dask arbeitet nahtlos mit beliebten Bibliotheken für maschinelles Lernen wie Scikit-Study, Xgboost und TensorFlow zusammen.
- Dynamische Aufgabenplanung: Dask verwendet ein dynamisches Aufgabengraphen, um die Ressourcenallokation zu optimieren und die Effizienz zu verbessern.
- Versatile Skalierung: Dask kann Datensätze verarbeiten, die größer als der Speicher sind, indem sie sie in kleine, überschaubare Stücke zerlegt.
Warum Dask wählen?
Dask ist splendid für Python -Entwickler, die ein leichtes, flexibles Rahmen für die Skalierung ihrer vorhandenen Workflows wünschen. Die Integration in Python -Bibliotheken erleichtert es einfach, für Groups zu adoptieren, die bereits mit dem Python -Ökosystem vertraut sind.
Vergleichstabelle
| Besonderheit | Pytorch verteilt | Tensorflow verteilt | Strahl | Apache Funken | Dask |
|---|---|---|---|---|---|
| Am besten für | Deep Studying Workloads | Workloads für Cloud Deep Studying Workloads | ML Pipelines | Massive Knowledge + ML Workflows | Python-native ML-Workflows |
| Benutzerfreundlichkeit | Mäßig | Hoch | Mäßig | Mäßig | Hoch |
| ML -Bibliotheken | Eingebaute DDP, Torchelastik | tf.distribute.technique | Strahlzug, Ray Serve | Mllib | Integriert sich in Scikit-Study |
| Integration | Python -Ökosystem | Tensorflow -Ökosystem | Python -Ökosystem | Massive Knowledge -Ökosysteme | Python -Ökosystem |
| Skalierbarkeit | Hoch | Sehr hoch | Hoch | Sehr hoch | Moderat bis hoch |
Letzte Gedanken
Ich habe mit quick allen in diesem Artikel erwähnten verteilten Pc -Frameworks zusammengearbeitet, aber ich verwende hauptsächlich Pytorch und Tensorflow für Deep Studying. Diese Frameworks machen es unglaublich einfach, das Modelltraining über mehrere GPUs mit nur wenigen Codezeilen zu skalieren.
Persönlich bevorzuge ich Pytorch aufgrund seiner intuitiven API und meiner Vertrautheit damit. Ich sehe additionally keinen Grund, unnötig auf etwas Neues umzusteigen. Für traditionelle Workflows für maschinelles Lernen verlasse ich mich auf Dask für seinen leichten und python-nativen Ansatz.
- Pytorch verteilt Und Tensorflow verteilt: Am besten für groß angelegte Arbeitsbelastungen in großem Maßstab, insbesondere wenn Sie diese Frameworks bereits verwenden.
- Strahl: Splendid zum Aufbau moderner Pipelines für maschinelles Lernen mit verteilter Berechnung.
- Apache Spark: Die Lösung für verteilte Workflows in Massive Knowledge-Umgebungen für verteilte maschinelle Lernen.
- Dask: Eine leichte Possibility für Python -Entwickler, die vorhandene Workflows effizient skalieren möchten.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der es liebt, maschinelles Lernenmodelle zu bauen. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben von technischen Blogs über maschinelles Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid hat einen Grasp -Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor -Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI -Produkt zu bauen, das ein Diagramm neuronales Netzwerk für Schüler mit psychische Erkrankungen mit kämpfender Krankheiten unterhält.