Determined AI

Determined AI là một nền tảng huấn luyện học sâu mã nguồn mở mạnh mẽ được thiết kế để hợp lý hóa toàn bộ vòng đời phát triển mô hình. Nó trao quyền cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy để xây dựng, huấn luyện và quản lý các mô hình với tốc độ và hiệu quả cao hơn. Bằng cách cung cấp một môi trường thống nhất, Determined AI trừu tượng hóa sự phức tạp của việc quản lý cơ sở hạ tầng và các hệ thống phân tán, cho phép các nhóm tập trung vào sự đổi mới mô hình.

Nền tảng này được xây dựng dựa trên các nguyên tắc cốt lõi về năng suất, hiệu quả chi phí và khả năng tái tạo. Nó tích hợp liền mạch với các khung học sâu phổ biến như TensorFlow và PyTorch, giúp dễ dàng chuyển đổi mã hiện có. Cho dù bạn đang chạy các thử nghiệm trên một máy cục bộ với một GPU duy nhất hay mở rộng quy mô lên một cụm đa nút lớn trên đám mây (AWS, GCP, Azure) hoặc tại chỗ, Determined AI cung cấp các công cụ cần thiết để quản lý tài nguyên và tăng tốc quá trình huấn luyện.

Cách sử dụng Determined AI

Sử dụng Determined AI bao gồm một quy trình làm việc đơn giản:

1. Thiết lập Cụm: Cài đặt và cấu hình Determined master và agent trên cơ sở hạ tầng của bạn. Điều này có thể được thực hiện tại chỗ hoặc trên các nhà cung cấp đám mây lớn như AWS, GCP và Azure bằng cách sử dụng các hướng dẫn được cung cấp.
2. Chuyển đổi Mã Mô hình của bạn: Điều chỉnh các kịch bản huấn luyện mô hình hiện có của bạn (ví dụ: trong PyTorch hoặc TensorFlow) để sử dụng API Trial của Determined. Điều này thường liên quan đến các sửa đổi nhỏ trong vòng lặp huấn luyện của bạn để cho phép nền tảng quản lý các điểm kiểm tra, số liệu và huấn luyện phân tán.
3. Xác định một Thử nghiệm: Tạo một tệp cấu hình YAML để chỉ định chi tiết của thử nghiệm. Điều này bao gồm điểm vào mã mô hình của bạn, tập dữ liệu, tài nguyên phần cứng cần thiết (ví dụ: số lượng GPU) và không gian tìm kiếm siêu tham số.
4. Khởi chạy và Giám sát: Gửi thử nghiệm của bạn bằng Giao diện Dòng lệnh (CLI) của Determined hoặc Giao diện người dùng Web. Bộ lập lịch của nền tảng sẽ phân bổ tài nguyên và bắt đầu các công việc huấn luyện. Bạn có thể theo dõi tiến trình, so sánh hiệu suất giữa các lần thử khác nhau và trực quan hóa các số liệu trong thời gian thực thông qua Giao diện người dùng Web.
5. Truy cập Kết quả: Sau khi thử nghiệm hoàn tất, bạn có thể dễ dàng truy cập các điểm kiểm tra mô hình hoạt động tốt nhất, nhật ký và một bản ghi đầy đủ về cấu hình để có thể tái tạo.

Tính năng chính của Determined AI

• Tinh chỉnh Siêu tham số Nâng cao: Có các thuật toán tiên tiến, hiện đại như ASHA và PBT để tìm kiếm hiệu quả các không gian siêu tham số rộng lớn và tự động tìm ra các cấu hình mô hình tốt nhất.
• Huấn luyện Phân tán Dễ dàng: Tự động phân phối việc huấn luyện một mô hình duy nhất trên nhiều GPU hoặc máy mà không yêu cầu thay đổi mã phức tạp trong các khung như Horovod. Điều này làm giảm đáng kể thời gian huấn luyện.
• Theo dõi Thử nghiệm Tích hợp: Tự động ghi lại và tổ chức tất cả siêu dữ liệu huấn luyện, bao gồm các phiên bản mã, số liệu, siêu tham số và điểm kiểm tra, trong một bảng điều khiển tập trung để dễ dàng so sánh và phân tích.
• Lập lịch GPU Thông minh & Quản lý Tài nguyên: Tối đa hóa việc sử dụng các tài nguyên GPU đắt tiền thông qua lập lịch thông minh dựa trên sự ưu tiên, đảm bảo chia sẻ tài nguyên công bằng giữa nhiều người dùng và thử nghiệm.
• Độc lập với Khung và Đám mây: Cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho TensorFlow và PyTorch và có thể được triển khai trên bất kỳ nhà cung cấp đám mây lớn nào (AWS, GCP, Azure) hoặc phần cứng tại chỗ.
• Khả năng Tái tạo: Đảm bảo rằng các thử nghiệm hoàn toàn có thể tái tạo bằng cách phiên bản hóa mã, dữ liệu và cấu hình môi trường hoàn chỉnh.

Các trường hợp sử dụng Determined AI

Determined AI lý tưởng cho một loạt các ứng dụng học sâu, bao gồm:

• Thị giác Máy tính: Huấn luyện các mô hình phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn quy mô lớn.
• Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP): Tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và huấn luyện các mô hình phức tạp cho dịch thuật, tạo văn bản và phân tích tình cảm.
• Nghiên cứu Khoa học và Học thuật: Tăng tốc các chu kỳ nghiên cứu và đảm bảo khả năng tái tạo của các kết quả thử nghiệm trong các lĩnh vực như vật lý, sinh học và y học.
• Phát triển AI Doanh nghiệp: Cho phép các nhóm ML hợp tác xây dựng một quy trình MLOps hợp lý, chia sẻ tài nguyên GPU hiệu quả và mở rộng quy mô nỗ lực phát triển mô hình của họ.

Ưu điểm của Determined AI

Ưu điểm chính của Determined AI là khả năng tăng cường đáng kể năng suất của các nhóm học máy. Nó tự động hóa các tác vụ tẻ nhạt và dễ gây lỗi, cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc xây dựng các mô hình tốt hơn. Bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng GPU và tăng tốc thời gian huấn luyện, nó cũng dẫn đến tiết kiệm chi phí đáng kể về cơ sở hạ tầng. Bản chất mã nguồn mở của nó cung cấp sự linh hoạt và tránh sự phụ thuộc vào nhà cung cấp, trong khi sự nhấn mạnh vào khả năng tái tạo xây dựng niềm tin và độ tin cậy vào quy trình làm việc ML.

Giá cả và gói dịch vụ

Determined AI là một dự án mã nguồn mở và miễn phí để tải xuống, sử dụng và sửa đổi. Bạn có thể triển khai nó trên cơ sở hạ tầng của riêng mình (tại chỗ hoặc trên đám mây) mà không mất bất kỳ khoản phí cấp phép nào. Hỗ trợ thương mại và các tính năng cấp doanh nghiệp có sẵn thông qua HPE Machine Learning Development Environment, được xây dựng trên nền tảng mã nguồn mở của Determined AI.