Determined AI

Determined AI는 전체 모델 개발 수명 주기를 간소화하도록 설계된 강력한 오픈소스 딥러닝 훈련 플랫폼입니다. 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어가 더 빠른 속도와 효율성으로 모델을 구축, 훈련 및 관리할 수 있도록 지원합니다. 통합된 환경을 제공함으로써 Determined AI는 인프라 관리 및 분산 시스템의 복잡성을 추상화하여 팀이 모델 혁신에 집중할 수 있도록 합니다.

이 플랫폼은 생산성, 비용 효율성 및 재현성의 핵심 원칙을 기반으로 구축되었습니다. TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 딥러닝 프레임워크와 원활하게 통합되어 기존 코드를 쉽게 이식할 수 있습니다. 단일 GPU가 장착된 로컬 머신에서 실험을 실행하든, 클라우드(AWS, GCP, Azure) 또는 온프레미스의 대규모 다중 노드 클러스터로 확장하든, Determined AI는 리소스를 관리하고 훈련을 가속화하는 데 필요한 도구를 제공합니다.

Determined AI 사용 방법

Determined AI를 사용하는 워크플로우는 간단합니다:

1. 클러스터 설정: 인프라에 Determined 마스터 및 에이전트를 설치하고 구성합니다. 제공된 가이드를 사용하여 온프레미스 또는 AWS, GCP, Azure와 같은 주요 클라우드 제공업체에서 수행할 수 있습니다.
2. 모델 코드 이식: 기존 모델 훈련 스크립트(예: PyTorch 또는 TensorFlow)를 Determined의 Trial API를 사용하도록 수정합니다. 이는 일반적으로 플랫폼이 체크포인트, 메트릭 및 분산 훈련을 관리할 수 있도록 훈련 루프를 약간 수정하는 것을 포함합니다.
3. 실험 정의: 실험의 세부 정보를 지정하기 위해 YAML 구성 파일을 만듭니다. 여기에는 모델 코드의 진입점, 데이터셋, 필요한 하드웨어 리소스(예: GPU 수) 및 하이퍼파라미터 검색 공간이 포함됩니다.
4. 실행 및 모니터링: Determined 명령줄 인터페이스(CLI) 또는 웹 UI를 사용하여 실험을 제출합니다. 플랫폼의 스케줄러가 리소스를 할당하고 훈련 작업을 시작합니다. 웹 UI를 통해 실시간으로 진행 상황을 모니터링하고, 여러 시도 간의 성능을 비교하며, 메트릭을 시각화할 수 있습니다.
5. 결과 접근: 실험이 완료되면 최고 성능의 모델 체크포인트, 로그 및 재현성을 위한 전체 구성 기록에 쉽게 접근할 수 있습니다.

Determined AI의 핵심 기능

• 고급 하이퍼파라미터 튜닝: ASHA 및 PBT와 같은 최첨단 알고리즘을 사용하여 방대한 하이퍼파라미터 공간을 효율적으로 검색하고 최상의 모델 구성을 자동으로 찾습니다.
• 손쉬운 분산 훈련: Horovod와 같은 프레임워크에서 복잡한 코드 변경 없이 단일 모델의 훈련을 여러 GPU 또는 머신에 자동으로 분산시킵니다. 이는 훈련 시간을 대폭 단축시킵니다.
• 통합 실험 추적: 코드 버전, 메트릭, 하이퍼파라미터 및 체크포인트를 포함한 모든 훈련 메타데이터를 중앙 대시보드에 자동으로 캡처하고 구성하여 쉽게 비교하고 분석할 수 있습니다.
• 스마트 GPU 스케줄링 및 리소스 관리: 지능적인 선점 기반 스케줄링을 통해 고가의 GPU 리소스 활용도를 극대화하고 여러 사용자와 실험 간에 공정한 리소스 공유를 보장합니다.
• 프레임워크 및 클라우드 독립성: TensorFlow 및 PyTorch를 강력하게 지원하며 모든 주요 클라우드 제공업체(AWS, GCP, Azure) 또는 온프레미스 하드웨어에 배포할 수 있습니다.
• 재현성: 코드, 데이터 및 전체 환경 구성을 버전 관리하여 실험이 완전히 재현 가능하도록 보장합니다.

Determined AI의 사용 사례

Determined AI는 다음과 같은 광범위한 딥러닝 애플리케이션에 이상적입니다:

• 컴퓨터 비전: 대규모 이미지 분류, 객체 감지 및 분할 모델 훈련.
• 자연어 처리(NLP): 대규모 언어 모델(LLM) 미세 조정 및 번역, 텍스트 생성, 감성 분석을 위한 복잡한 모델 훈련.
• 학술 및 과학 연구: 물리학, 생물학, 의학과 같은 분야에서 연구 주기를 가속화하고 실험 결과의 재현성을 보장합니다.
• 기업 AI 개발: 협업하는 ML 팀이 간소화된 MLOps 파이프라인을 구축하고, GPU 리소스를 효율적으로 공유하며, 모델 개발 노력을 확장할 수 있도록 지원합니다.

Determined AI의 장점

Determined AI의 주요 장점은 머신러닝 팀의 생산성을 크게 향상시키는 능력입니다. 지루하고 오류가 발생하기 쉬운 작업을 자동화하여 개발자가 더 나은 모델을 구축하는 데 집중할 수 있도록 합니다. GPU 사용을 최적화하고 훈련 시간을 단축함으로써 인프라 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 오픈소스 특성은 유연성을 제공하고 공급업체 종속을 방지하며, 재현성에 대한 강조는 ML 워크플로우에 신뢰성과 신뢰를 구축합니다.

가격 및 플랜

Determined AI는 오픈소스 프로젝트이며 무료로 다운로드, 사용 및 수정할 수 있습니다. 라이선스 비용 없이 자체 인프라(온프레미스 또는 클라우드)에 배포할 수 있습니다. 상용 지원 및 엔터프라이즈급 기능은 Determined AI의 오픈소스 기반 위에 구축된 HPE Machine Learning Development Environment를 통해 제공됩니다.