Determined AI

Determined AI ist eine leistungsstarke Open-Source-Plattform für das Training von Deep-Learning-Modellen, die den gesamten Lebenszyklus der Modellentwicklung optimieren soll. Sie befähigt Datenwissenschaftler und Machine-Learning-Ingenieure, Modelle mit höherer Geschwindigkeit und Effizienz zu erstellen, zu trainieren und zu verwalten. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Umgebung abstrahiert Determined AI die Komplexität des Infrastrukturmanagements und verteilter Systeme, sodass sich Teams auf die Modellinnovation konzentrieren können.

Die Plattform basiert auf den Kernprinzipien Produktivität, Kosteneffizienz und Reproduzierbarkeit. Sie integriert sich nahtlos in beliebte Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch, was die Portierung von bestehendem Code erleichtert. Egal, ob Sie Experimente auf einem lokalen Rechner mit einer einzigen GPU durchführen oder auf einen großen Multi-Node-Cluster in der Cloud (AWS, GCP, Azure) oder vor Ort skalieren, Determined AI bietet die notwendigen Werkzeuge, um Ressourcen zu verwalten und das Training zu beschleunigen.

Wie man Determined AI verwendet

Die Verwendung von Determined AI folgt einem unkomplizierten Arbeitsablauf:

1. Cluster einrichten: Installieren und konfigurieren Sie den Determined-Master und die Agents auf Ihrer Infrastruktur. Dies kann vor Ort oder bei großen Cloud-Anbietern wie AWS, GCP und Azure mithilfe der bereitgestellten Anleitungen erfolgen.
2. Modellcode portieren: Passen Sie Ihre vorhandenen Modelltrainingsskripte (z. B. in PyTorch oder TensorFlow) an, um die Trial-APIs von Determined zu verwenden. Dies erfordert in der Regel geringfügige Änderungen an Ihrer Trainingsschleife, damit die Plattform Checkpoints, Metriken und verteiltes Training verwalten kann.
3. Experiment definieren: Erstellen Sie eine YAML-Konfigurationsdatei, um die Details des Experiments festzulegen. Dazu gehören der Einstiegspunkt zu Ihrem Modellcode, der Datensatz, die erforderlichen Hardwareressourcen (z. B. Anzahl der GPUs) und der Suchraum für Hyperparameter.
4. Starten und Überwachen: Senden Sie Ihr Experiment über die Determined-Befehlszeilenschnittstelle (CLI) oder die Web-Benutzeroberfläche ab. Der Planer der Plattform weist Ressourcen zu und startet die Trainingsjobs. Sie können den Fortschritt überwachen, die Leistung verschiedener Versuche vergleichen und Metriken in Echtzeit über die Web-Benutzeroberfläche visualisieren.
5. Ergebnisse abrufen: Sobald das Experiment abgeschlossen ist, können Sie problemlos auf die leistungsstärksten Modell-Checkpoints, Protokolle und eine vollständige Aufzeichnung der Konfiguration zur Reproduzierbarkeit zugreifen.

Kernfunktionen von Determined AI

• Fortgeschrittene Hyperparameter-Optimierung: Bietet hochmoderne Algorithmen wie ASHA und PBT, um riesige Hyperparameter-Räume effizient zu durchsuchen und automatisch die besten Modellkonfigurationen zu finden.
• Müheloses verteiltes Training: Verteilt das Training eines einzelnen Modells automatisch auf mehrere GPUs oder Maschinen, ohne dass komplexe Codeänderungen in Frameworks wie Horovod erforderlich sind. Dies verkürzt die Trainingszeit drastisch.
• Integriertes Experiment-Tracking: Erfasst und organisiert automatisch alle Trainingsmetadaten, einschließlich Code-Versionen, Metriken, Hyperparameter und Checkpoints, in einem zentralen Dashboard für einfachen Vergleich und Analyse.
• Intelligente GPU-Planung & Ressourcenmanagement: Maximiert die Auslastung teurer GPU-Ressourcen durch intelligente, präemptionsbasierte Planung und gewährleistet eine faire Ressourcenteilung zwischen mehreren Benutzern und Experimenten.
• Framework- und Cloud-agnostisch: Bietet robuste Unterstützung für TensorFlow und PyTorch und kann bei jedem großen Cloud-Anbieter (AWS, GCP, Azure) oder auf lokaler Hardware bereitgestellt werden.
• Reproduzierbarkeit: Garantiert, dass Experimente vollständig reproduzierbar sind, indem Code, Daten und die gesamte Umgebungskonfiguration versioniert werden.

Anwendungsfälle für Determined AI

Determined AI ist ideal für eine Vielzahl von Deep-Learning-Anwendungen, darunter:

• Computer Vision: Training von groß angelegten Bildklassifizierungs-, Objekterkennungs- und Segmentierungsmodellen.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs) und Training komplexer Modelle für Übersetzung, Textgenerierung und Stimmungsanalyse.
• Akademische & wissenschaftliche Forschung: Beschleunigung von Forschungszyklen und Sicherstellung der Reproduzierbarkeit von experimentellen Ergebnissen in Bereichen wie Physik, Biologie und Medizin.
• Unternehmens-KI-Entwicklung: Ermöglicht kollaborativen ML-Teams, eine optimierte MLOps-Pipeline aufzubauen, GPU-Ressourcen effizient zu teilen und ihre Modellentwicklungsbemühungen zu skalieren.

Vorteile von Determined AI

Der Hauptvorteil von Determined AI ist seine Fähigkeit, die Produktivität von Machine-Learning-Teams erheblich zu steigern. Es automatisiert mühsame und fehleranfällige Aufgaben, sodass sich Entwickler auf die Erstellung besserer Modelle konzentrieren können. Durch die Optimierung der GPU-Nutzung und die Beschleunigung der Trainingszeiten führt es auch zu erheblichen Kosteneinsparungen bei der Infrastruktur. Seine Open-Source-Natur bietet Flexibilität und vermeidet eine Anbieterbindung, während sein Schwerpunkt auf Reproduzierbarkeit Vertrauen und Zuverlässigkeit in den ML-Workflow schafft.

Preise und Pläne

Determined AI ist ein Open-Source-Projekt und kann kostenlos heruntergeladen, verwendet und geändert werden. Sie können es auf Ihrer eigenen Infrastruktur (vor Ort oder in der Cloud) ohne Lizenzgebühren bereitstellen. Kommerzieller Support und Funktionen auf Unternehmensebene sind über die HPE Machine Learning Development Environment erhältlich, die auf der Open-Source-Grundlage von Determined AI aufbaut.