Top 5 des cadres pour l’apprentissage automatique distribué

Les cadres d’apprentissage automatique distribué (DML) vous permettent de former des modèles d’apprentissage automatique sur plusieurs machines (en utilisant des CPU, des GPU ou des TPU), réduisant considérablement le temps de formation tout en gérant efficacement les charges de travail importantes et complexes qui ne rentreraient pas dans la mémoire autrement. De plus, ces cadres vous permettent de traiter les ensembles de données, de régler les modèles et même de les servir à l’aide de ressources informatiques distribuées.

Dans cet article, nous passerons en revue les cinq cadres d’apprentissage automatique distribués les plus populaires qui peuvent nous aider à évoluer les flux de travail d’apprentissage automatique. Chaque cadre offre différentes solutions pour vos besoins spécifiques de projet.

1. Pytorch distribué

Pytorch est très populaire parmi les praticiens de l’apprentissage automatique en raison de son graphique de calcul dynamique, de sa facilité d’utilisation et de sa modularité. Le cadre Pytorch comprend Pytorch distribuéce qui aide à mettre à l’échelle des modèles d’apprentissage en profondeur à travers plusieurs GPU et nœuds.

Caractéristiques clés

• Parallélisme de données distribué (DDP): Pytorch torch.nn.parallel.DistributedDataParallel Permet de former des modèles sur plusieurs GPU ou nœuds en divisant efficacement les données et en synchronisant efficacement les gradients.
• Torchelastique et tolérance aux défauts: Pytorch Distributed prend en charge l’allocation des ressources dynamiques et la formation tolérante aux pannes à l’aide de Torchelastic.
• Évolutivité: Pytorch fonctionne bien sur les petits grappes et les superordinateurs à grande échelle, ce qui en fait un choix polyvalent pour la formation distribuée.
• Facilité d’utilisation: L’API intuitive de Pytorch permet aux développeurs de mettre à l’échelle leurs flux de travail avec un minimum de modifications du code existant.

Pourquoi choisir Pytorch distribué?

Pytorch est parfait pour les équipes qui l’utilisent déjà pour le développement de modèles et cherchent à améliorer leurs flux de travail. Vous pouvez convertir sans effort votre script d’entraînement pour utiliser plusieurs GPU avec seulement quelques lignes de code.

2. Tensorflow distribué

Tensorflow, l’un des cadres d’apprentissage automatique les plus établis, offre un support robuste pour la formation distribuée via TensorFlow distribué. Sa capacité à évoluer efficacement sur plusieurs machines et GPU en fait un choix de premier plan pour la formation de modèles d’apprentissage en profondeur à grande échelle.

Caractéristiques clés

• tf.distribute.strategy: TensorFlow fournit plusieurs stratégies de distribution, telles que MirroredStrategy pour la formation multi-GPU, MultiworkerMirroredStrategy pour la formation multi-nœuds et la tpustrategy pour la formation basée sur TPU.
• Facilité d’intégration: TensorFlow Distributed s’intègre de manière transparente à l’écosystème de TensorFlow, y compris Tensorboard, TensorFlow Hub et TensorFlow.
• Très évolutif: TensorFlow distribué peut évoluer sur de grands grappes avec des centaines de GPU ou de TPU.
• Intégration du cloud: TensorFlow est bien soutenu par des fournisseurs de cloud comme Google Cloud, AWS et Azure, vous permettant de gérer facilement des travaux de formation distribués dans le cloud.

Pourquoi choisir TensorFlow distribué?

TensorFlow Distributed est un excellent choix pour les équipes qui utilisent déjà TensorFlow ou celles qui recherchent une solution hautement évolutive qui s’intègre bien aux flux de travail d’apprentissage de la machine.

3. Ray

Ray est un cadre à usage général pour l’informatique distribuée, optimisé pour l’apprentissage automatique et les charges de travail de l’IA. Il simplifie la construction de pipelines d’apprentissage automatique distribués en offrant des bibliothèques spécialisées pour des modèles de formation, de réglage et de service.

Caractéristiques clés

• Train de rayons: Une bibliothèque pour une formation de modèle distribuée qui fonctionne avec des cadres d’apprentissage automatique populaires comme Pytorch et TensorFlow.
• Mélodie de rayon: Optimisé pour le réglage hyperparamètre distribué sur plusieurs nœuds ou GPU.
• Rayon de rayon: Modèle évolutif servant des pipelines d’apprentissage automatique de production.
• Mise à l’échelle dynamique: Ray peut allouer dynamiquement les ressources aux charges de travail, ce qui le rend très efficace pour l’informatique distribuée à petite et à grande échelle.

Pourquoi choisir Ray?

Ray est un excellent choix pour les développeurs de l’IA et de l’apprentissage automatique à la recherche d’un cadre moderne qui prend en charge l’informatique distribuée à tous les niveaux, y compris le prétraitement des données, la formation des modèles, le réglage du modèle et le service de modèle.

4. Apache Spark

Apache Spark est un cadre informatique distribué à source open-open qui se concentre sur le traitement des données à grande échelle. Il comprend Mllibune bibliothèque qui prend en charge les algorithmes d’apprentissage automatique distribués et les workflows.

Caractéristiques clés

• Traitement en mémoire: Le calcul en mémoire de Spark améliore la vitesse par rapport aux systèmes traditionnels de traitement par lots.
• Mllib: Fournit des implémentations distribuées d’algorithmes d’apprentissage automatique comme la régression, le clustering et la classification.
• Intégration avec les écosystèmes de Big Data: Spark s’intègre parfaitement aux systèmes de stockage Hadoop, Hive et Cloud comme Amazon S3.
• Évolutivité: Spark peut passer à des milliers de nœuds, vous permettant de traiter efficacement les pétaoctets de données.

Pourquoi choisir Apache Spark?

Si vous avez affaire à des données structurées ou semi-structurées à grande échelle et que vous avez besoin d’un cadre complet pour le traitement des données et l’apprentissage automatique, Spark est un excellent choix.

5. Dask

La daste est un cadre léger et natif python pour l’informatique distribuée. Il étend les bibliothèques Python populaires comme Pandas, Numpy et Scikit-Learn pour travailler sur des ensembles de données qui ne s’intègrent pas dans la mémoire, ce qui en fait un excellent choix pour les développeurs de Python qui cherchent à mettre à l’échelle des flux de travail existants.

Caractéristiques clés

• Flux de travail python évolutifs: Dask parallélise le code Python et l’échelle à travers plusieurs cœurs ou nœuds avec un minimum de modifications de code.
• Intégration avec les bibliothèques Python: Dask travaille parfaitement avec des bibliothèques d’apprentissage automatique populaires comme Scikit-Learn, Xgboost et TensorFlow.
• Planification des tâches dynamiques: Dask utilise un graphique de tâche dynamique pour optimiser l’allocation des ressources et améliorer l’efficacité.
• Échelle flexible: Dask peut gérer des ensembles de données plus grands que la mémoire en les divisant en petits morceaux gérables.

Pourquoi choisir Dask?

La daste est idéale pour les développeurs Python qui souhaitent un cadre léger et flexible pour mettre à l’échelle leurs flux de travail existants. Son intégration avec les bibliothèques Python facilite l’adoption pour les équipes qui connaissent déjà l’écosystème Python.

Table de comparaison

Réflexions finales

J’ai travaillé avec presque tous les cadres informatiques distribués mentionnés dans cet article, mais j’utilise principalement Pytorch et TensorFlow pour l’apprentissage en profondeur. Ces frameworks facilitent la formation de modèle incroyablement facile à l’échelle de plusieurs GPU avec seulement quelques lignes de code.

Personnellement, je préfère Pytorch en raison de son API intuitive et de ma familiarité avec elle. Donc, je ne vois aucune raison de passer à quelque chose de nouveau inutilement. Pour les workflows traditionnels d’apprentissage automatique, je compte sur la base de daste pour son approche légère et native python.

• Pytorch distribué et TensorFlow distribué: Mieux pour les charges de travail en profondeur à grande échelle, surtout si vous utilisez déjà ces frameworks.
• Rayon: Idéal pour construire des pipelines d’apprentissage automatique modernes avec calcul distribué.
• Apache Spark: La solution incontournable pour les workflows d’apprentissage automatique distribués dans des environnements Big Data.
• Dask: Une option légère pour les développeurs Python qui cherchent à évoluer efficacement les flux de travail existants.

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) est un professionnel certifié des data scientifiques qui aime construire des modèles d’apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et la rédaction de blogs techniques sur l’apprentissage automatique et les technologies de science des données. Abid est titulaire d’une maîtrise en gestion technologique et d’un baccalauréat en génie des télécommunications. Sa vision est de construire un produit d’IA en utilisant un réseau de neurones graphiques pour les étudiants aux prises avec une maladie mentale.