분산 기계 학습을위한 상위 5 가지 프레임 워크

저자의 이미지

DML (Distributed Machine Learning) 프레임 워크를 사용하면 여러 머신 (CPU, GPU 또는 TPU 사용)에서 기계 학습 모델을 훈련시켜 훈련 시간을 크게 줄이는 동시에 메모리에 맞지 않는 크고 복잡한 작업 부하를 효율적으로 처리 할 수 있습니다. 또한 이러한 프레임 워크를 사용하면 데이터 세트를 처리하고 모델을 조정하며 분산 컴퓨팅 리소스를 사용하여 제공 할 수 있습니다.

이 기사에서는 기계 학습 워크 플로를 확장하는 데 도움이되는 가장 인기있는 5 가지 분산 기계 학습 프레임 워크를 검토 할 것입니다. 각 프레임 워크는 특정 프로젝트 요구에 대한 다양한 솔루션을 제공합니다.

1. Pytorch 배포

Pytorch는 동적 계산 그래프, 사용 편의성 및 모듈성으로 인해 기계 학습 실무자들 사이에서 매우 인기가 있습니다. Pytorch 프레임 워크에는 포함됩니다 Pytorch는 분산되었습니다여러 GPU 및 노드에서 딥 러닝 모델을 스케일링하는 데 도움이됩니다.

주요 기능

분산 데이터 병렬 처리 (DDP): Pytorch ‘s torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 데이터를 분할하고 그라디언트를 효율적으로 동기화하여 여러 GPU 또는 노드에서 모델을 교육 할 수 있습니다.
고상한 및 결함 공차: Pytorch Distributed는 Torchantastic을 사용하여 동적 리소스 할당 및 결함 내성 교육을 지원합니다.
확장 성: Pytorch는 소형 클러스터와 대규모 슈퍼 컴퓨터 모두에서 잘 작동하여 분산 교육을위한 다양한 선택입니다.
사용 편의성: Pytorch의 직관적 인 API를 통해 개발자는 기존 코드를 최소화하여 워크 플로를 확장 할 수 있습니다.

Pytorch 배포를 선택하는 이유는 무엇입니까?

Pytorch는 이미 모델 개발을 위해 이미 사용하고 있으며 워크 플로를 향상시키려는 팀에 적합합니다. 몇 줄의 코드만으로 여러 GPU를 사용하도록 교육 스크립트를 쉽게 변환 할 수 있습니다.

2. Tensorflow Distributed

기계 학습 프레임 워크 중 하나 인 Tensorflow는 분산 된 Tensorflow를 통해 분산 교육을 강력하게 지원합니다. 여러 기계와 GPU에서 효율적으로 확장 할 수있는 능력으로 인해 딥 러닝 모델을 규모로 훈련시키는 데 최고의 선택이됩니다.

주요 기능

tf.distribute.strategy: Tensorflow는 다중 GPU 훈련을위한 Mirroredstrategy, 다중 노드 교육을위한 다중 노동 조종사 및 TPU 기반 교육을위한 Tpustrategy와 같은 여러 배포 전략을 제공합니다.
통합의 용이성: Tensorflow Distributed는 Tensorboard, Tensorflow Hub 및 Tensorflow 서빙을 포함한 Tensorflow의 생태계와 완벽하게 통합됩니다.
매우 확장 가능합니다: 분산 된 Tensorflow는 수백 개의 GPU 또는 TPU가있는 큰 클러스터에서 스케일링 할 수 있습니다.
클라우드 통합: TensorFlow는 Google Cloud, AWS 및 Azure와 같은 클라우드 제공 업체에 의해 잘 지원되므로 클라우드에서 분산 교육 작업을 쉽게 실행할 수 있습니다.

Tensorflow Distributed를 선택하는 이유는 무엇입니까?

Tensorflow Distributed는 이미 Tensorflow를 사용하고있는 팀 또는 클라우드 머신 학습 워크 플로우와 잘 통합되는 고도로 확장 가능한 솔루션을 찾고있는 팀에게는 훌륭한 선택입니다.

3. 레이

Ray는 기계 학습 및 AI 워크로드에 최적화 된 분산 컴퓨팅을위한 일반 목적 프레임 워크입니다. 교육, 튜닝 및 서빙 모델을위한 특수 라이브러리를 제공하여 분산 기계 학습 파이프 라인을 단순화합니다.

주요 기능

레이 트레인: Pytorch 및 Tensorflow와 같은 인기있는 기계 학습 프레임 워크와 함께 작동하는 분산 모델 교육을위한 라이브러리.
레이 튜닝: 여러 노드 또는 GPU에 걸쳐 분산 하이퍼 파라미터 튜닝에 최적화되었습니다.
레이 서빙: 생산 기계 학습 파이프 라인을위한 확장 가능한 모델 서비스.
동적 스케일링: Ray는 워크로드에 대한 자원을 동적으로 할당 할 수 있으므로 소규모 및 대규모 분산 컴퓨팅에 대해 매우 효율적입니다.

레이를 선택하는 이유는 무엇입니까?

Ray는 데이터 전처리, 모델 교육, 모델 튜닝 및 모델 서빙을 포함하여 모든 수준에서 분산 컴퓨팅을 지원하는 최신 프레임 워크를 찾는 AI 및 기계 학습 개발자에게 탁월한 선택입니다.

4. 아파치 스파크

Apache Spark는 대규모 데이터 처리에 중점을 둔 성숙한 오픈 소스 분산 컴퓨팅 프레임 워크입니다. 포함됩니다 mllib분산 기계 학습 알고리즘 및 워크 플로를 지원하는 라이브러리.

주요 기능

메모리 내 처리: Spark의 메모리 계산은 기존 배치 프로세싱 시스템에 비해 속도를 향상시킵니다.
mllib: 회귀, 클러스터링 및 분류와 같은 기계 학습 알고리즘의 분산 구현을 제공합니다.
빅 데이터 생태계와 통합: Spark는 Hadoop, Hive 및 Amazon S3와 같은 클라우드 스토리지 시스템과 완벽하게 통합됩니다.
확장 성: Spark는 수천 개의 노드로 확장 할 수있어 데이터의 페타 바이트를 효율적으로 처리 할 수 있습니다.

왜 Apache Spark를 선택합니까?

대규모 구조화 또는 반 구조화 된 데이터를 처리하고 데이터 처리 및 머신 러닝을위한 포괄적 인 프레임 워크가 필요한 경우 Spark는 훌륭한 선택입니다.

5. Dask

Dask는 분산 컴퓨팅을위한 가벼운 파이썬 네이티브 프레임 워크입니다. Pandas, Numpy 및 Scikit-Learn과 같은 인기있는 Python 라이브러리를 확장하여 메모리에 맞지 않는 데이터 세트에서 작업하여 기존 워크 플로우를 확장하려는 Python 개발자에게 탁월한 선택이됩니다.

주요 기능

확장 가능한 파이썬 워크 플로: Dask는 Python 코드를 병렬화하고 최소한의 코드 변경으로 여러 코어 또는 노드에서 확장합니다.
Python 라이브러리와 통합: Dask는 Scikit-Learn, Xgboost 및 Tensorflow와 같은 인기있는 기계 학습 라이브러리와 완벽하게 작동합니다.
동적 작업 스케줄링: Dask는 동적 작업 그래프를 사용하여 리소스 할당을 최적화하고 효율성을 향상시킵니다.
유연한 스케일링: Dask는 데이터 세트를 작고 관리하기 쉬운 덩어리로 나누어 메모리보다 큰 데이터 세트를 처리 할 수 있습니다.

왜 Dask를 선택합니까?

Dask는 기존 워크 플로를 확장하기 위해 가볍고 유연한 프레임 워크를 원하는 Python 개발자에게 이상적입니다. Python 라이브러리와의 통합을 통해 이미 Python Ecosystem에 익숙한 팀에 쉽게 채택 할 수 있습니다.

비교 테이블

특징	Pytorch는 분산되었습니다	텐서 플로우 분포	레이	아파치 스파크	다스크
가장 좋습니다	딥 러닝 워크로드	클라우드 딥 러닝 워크로드	ML 파이프 라인	빅 데이터 + ML 워크 플로	파이썬 네이티브 ML 워크 플로
사용 편의성	보통의	높은	보통의	보통의	높은
ML 라이브러리	내장 DDP, Torchelastic	tf.distribute.strategy	레이 트레인, 레이 서빙	mllib	Scikit-Learn과 통합됩니다
완성	파이썬 생태계	텐서 플로우 생태계	파이썬 생태계	빅 데이터 생태계	파이썬 생태계
확장 성	높은	매우 높습니다	높은	매우 높습니다	보통 ~ 높음

최종 생각

나는이 기사에서 언급 한 거의 모든 분산 컴퓨팅 프레임 워크와 함께 일했지만 주로 딥 러닝을 위해 pytorch와 tensorflow를 사용합니다. 이러한 프레임 워크를 사용하면 몇 줄의 코드로 여러 GPU에서 모델 교육을 확장하기가 매우 쉽습니다.

개인적으로, 나는 직관적 인 API와 그에 대한 친숙 함으로 인해 Pytorch를 선호합니다. 그래서 나는 불필요하게 새로운 것을 전환 할 이유가 없습니다. 기존의 기계 학습 워크 플로우의 경우, 가볍고 파이썬 네이티브 접근 방식에 대해 Dask에 의존합니다.

Pytorch는 분산되었습니다 그리고 텐서 플로우 분포 : 특히 이러한 프레임 워크를 이미 사용하는 경우 대규모 딥 러닝 워크로드에 가장 적합합니다.
레이: 분산 된 컴퓨팅으로 최신 기계 학습 파이프 라인을 구축하는 데 이상적입니다.
아파치 스파크 : 빅 데이터 환경에서 분산 머신 러닝 워크 플로우를위한 솔루션.
Dask : 기존 워크 플로우를 효율적으로 확장하려는 Python 개발자를위한 가벼운 옵션.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자입니다. 현재 그는 컨텐츠 제작 및 기계 학습 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그 작성에 중점을두고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 취득했습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 어려움을 겪고있는 학생들을위한 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 구축하는 것입니다.

출처 참조