गहन शिक्षण की दुनिया में, मॉडल जटिलता और डेटासेट आकार आश्चर्यजनक गति से बढ़ रहे हैं। बढ़ती मांग वाले एआई वर्कलोड के साथ तालमेल बनाए रखने के लिए, चिकित्सकों को वितरित प्रशिक्षण तकनीकों का लाभ उठाना चाहिए जो एक मशीन पर संभव से परे संसाधनों की गणना करती हैं। इस स्केलेबिलिटी को समझने के लिए कई जीपीयू, मशीनों और श्रमिकों के बीच कुशल संचार की आवश्यकता होती है।
जबकि TensorFlow और PyTorch जैसे गहन शिक्षण ढांचे वितरित प्रशिक्षण वर्कफ़्लो के लिए समर्थन को एकीकृत करते हैं, उनके निम्न-स्तरीय API का उपयोग करके सीधे कोडिंग करना कठिन और त्रुटि-प्रवण हो सकता है। होरोवोड तेजी से एक लोकप्रिय ओपन सोर्स लाइब्रेरी के रूप में उभरा है जो संसाधन उपयोग और लागत दक्षता में सुधार करते हुए मॉडल प्रशिक्षण में तेजी लाते हुए, GPU समूहों में वितरित गहन शिक्षा की प्रक्रिया को नाटकीय रूप से सरल बनाता है।
होरोवोड क्या है? मूल रूप से उबेर द्वारा अपने आंतरिक एआई पहलों में तेजी लाने के लिए विकसित किया गया, होरोवोड (“घंटा” के लिए स्पेनिश शब्द की तरह “होरो” और “वोदका” की तरह “वोड” लिखा जाता है) एक फ्रेमवर्क-अज्ञेयवादी वितरित प्रशिक्षण पुस्तकालय है जिसे इसे ड्रॉप-डेड बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एआई टीमों के लिए मॉडल प्रशिक्षण को जीपीयू क्लस्टर या सर्वर रहित क्लाउड वातावरण तक बढ़ाना आसान है। यह ओपनएमपीआई, एनसीसीएल और ग्लू जैसे स्थापित संचार पुस्तकालयों के शीर्ष पर एक अमूर्त परत के रूप में कार्य करता है, जो डेटा वैज्ञानिकों को कोड की कुछ पंक्तियों के साथ प्रशिक्षण कार्यभार को आसानी से वितरित करने में सक्षम बनाता है।
हालाँकि इसकी उत्पत्ति उबर के संवादात्मक एआई और अन्य गहन शिक्षण मॉडलों को बेहतर बनाने के साधन के रूप में हुई थी, होरोवोड को तब से दर्जनों उद्योग जगत के नेताओं के साथ-साथ ओपन सोर्स PyTorch, TensorFlow और Apache MXNet समुदायों द्वारा अपनाया गया है। अमेज़ॅन और माइक्रोसॉफ्ट अब प्रबंधित होरोवोड सेवाएं प्रदान करते हैं, और डिटर्मिंड एआई जैसे समाधान होस्ट किए गए, ऑटो-स्केलिंग होरोवोड क्लस्टर प्रदान करते हैं। पर्यवेक्षित शिक्षण से परे, होरोवोड अब गहन सुदृढीकरण सीखने के कार्यभार को भी तेज करता है।
होरोवोड कैसे काम करता है इसके मूल में, होरोवोड जीपीयू और सर्वर पर डेटा और मॉडल समानता के लिए कुशल एल्गोरिदम लागू करता है। टेराबाइट्स या उससे अधिक फैले हुए अत्यंत बड़े डेटासेट के लिए, होरोवोड उपलब्ध बैंडविड्थ का पूरी तरह से उपयोग करने और रैखिक स्केलिंग को सक्षम करने के लिए श्रमिकों के बीच डेटा बैचों को निर्बाध रूप से विभाजित कर सकता है। वैकल्पिक रूप से, एकल जीपीयू की मेमोरी के लिए बहुत बड़े मॉडल के लिए, होरोवोड डिवाइसों में परतों, संचालन और ग्रेडिएंट को विभाजित करने के लिए मॉडल समानता क्षमता प्रदान करता है।
हुड के तहत, होरोवोड समानांतर में विभिन्न उपकरणों और श्रमिकों में मॉडल टेंसर को एकत्रित करने के लिए रिंग-ऑलरेड्यूस संचालन का लाभ उठाता है। यह इन वितरित कटौती संचालन को अनुकूलित करने और मॉडल अपडेट को सिंक्रनाइज़ करने के लिए NVIDIA NCCL जैसे उच्च बैंडविड्थ संचार प्राइमेटिव पर निर्भर करता है। होरोवोड न केवल प्रशिक्षण बल्कि डेटा तैयारी, सत्यापन और अनुमान सेवा सहित पूर्ण मशीन सीखने के जीवनचक्र को तेज करता है।
होरोवोड के साथ वितरित गहन शिक्षण के मुख्य लाभ
उपयोग में आसानी: प्रैक्टिशनर डेटा/मॉडल समानता के लिए कुछ सरल एपीआई कॉल के साथ होरोवोड को अपने मौजूदा टेन्सरफ्लो/केरस, पायटोरच, या एमएक्सनेट कोडबेस में एकीकृत कर सकते हैं, इस प्रकार विशाल स्पेगेटी कोड से बच सकते हैं।
स्केल लीनियर स्पीडअप: होरोवोड निकट-लीनियर स्पीडअप के लिए सभी उपलब्ध जीपीयू/सीपीयू/टीपीयू संसाधनों का पूरी तरह से उपयोग करने के लिए प्रशिक्षण कार्यभार को पारदर्शी रूप से बढ़ाता है। उचित रूप से कॉन्फ़िगर किया गया, वितरित प्रशिक्षण मॉडल प्रशिक्षण समय से कुछ दिन या यहां तक कि महीनों को भी कम कर देता है।
डायनामिक रीमैपिंग: होरोवोड गतिशील रूप से क्लस्टर नोड्स में डेटा और मॉडल को रीमैप करता है। इसलिए जैसे ही नोड्स विफल होते हैं या नई क्षमता जोड़ी जाती है, प्रशिक्षण संचालन स्वचालित रूप से बिना डाउनटाइम के रीमैप हो जाता है।
हाइब्रिड समानांतरवाद: होरोवोड मॉडल आर्किटेक्चर, सिस्टम संसाधनों और उपयोग के मामले के आधार पर विभिन्न समानता रणनीतियों (जैसे डेटा समानांतर और पाइपलाइन मॉडल समानांतर) के मिश्रण और मिलान का समर्थन करता है।
लागत अनुकूलन: जीपीयू का पूरी तरह से उपयोग करके, होरोवोड क्षमता के अधिक प्रावधान की आवश्यकता को कम करता है और बर्बाद होने वाले कंप्यूटिंग संसाधनों में कटौती करता है। टीमें आवश्यकतानुसार गतिशील रूप से बादल फटने को ऊपर या नीचे कर सकती हैं।
क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म और क्लाउड फ्लेक्सिबिलिटी: एक फ्रेमवर्क-अज्ञेयवादी लाइब्रेरी के रूप में, होरोवोड ऑन-प्रिमाइसेस जीपीयू क्लस्टर, क्लाउड कंप्यूट वातावरण (एडब्ल्यूएस, एज़्योर, जीसीपी), स्पॉट/प्रीमेप्टेबल इंस्टेंस, हाइब्रिड सेटअप और यहां तक कि सर्वर रहित वातावरण में लगातार चलता है।
होरोवोड के साथ वितरित प्रशिक्षण में महारत हासिल करना
पहले से ही मुख्यधारा के गहन शिक्षण ढांचे का उपयोग करने वाली टीमों के लिए होरोवोड के साथ शुरुआत करना अविश्वसनीय रूप से सरल है:
आयात निर्भरताएँ: बस TensorFlow/PyTorch/MXNet निर्भरताओं के साथ होरोवोड लाइब्रेरी स्थापित करें।
वितरित डेटा लोडिंग: एकल-मशीन डेटा लोडिंग को होरोवोड के वितरित डेटा लोडर से बदलें जो बैचों को श्रमिकों में विभाजित करते हैं।
रैप ऑप्टिमाइज़र: प्रशिक्षण कर्मियों में ग्रेडिएंट को दोहराने के लिए होरोवोड के वितरित ऑप्टिमाइज़र रैपर के साथ मॉडल ऑप्टिमाइज़र लपेटें।
होस्ट सेटअप: होरोवोड को जीपीयू, हाई-बैंडविड्थ नेटवर्किंग और डॉकर/कुबेरनेट्स के साथ पहले से इंस्टॉल किए गए संगत एमपीआई लिबास के साथ क्लस्टर को कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता होती है।
मल्टी-जीपीयू या मल्टी-नोड रन: सामान्य प्रशिक्षण स्क्रिप्ट को केवल होरोवोड इनिशियलाइज़ेशन कमांड के साथ उपसर्ग करके मल्टी-जीपीयू या मल्टी-नोड मोड में चलाएं।
ऑटोस्केलिंग: क्लाउड सेवाएं या कुबेरनेट्स जैसे तृतीय-पक्ष शेड्यूलर स्वचालित रूप से प्रशिक्षण समूहों को ऊपर या नीचे स्केल करने के लिए होरोवोड की लोचदार प्रशिक्षण क्षमताओं के साथ एकीकृत होते हैं।
आउट-ऑफ-द-बॉक्स, होरोवोड में स्वचालित जीपीयू मैपिंग, चक्र/डेटा/टेंसर फ़्यूज़न अनुकूलन, गतिशील मॉडल/डेटा रीमैपिंग और मिश्रित सटीक प्रशिक्षण के लिए समर्थन जैसी उपयोगी कार्यक्षमताएं भी शामिल हैं। अतिरिक्त अनुकूलन या अद्वितीय वितरित आर्किटेक्चर की आवश्यकता वाली टीमों के लिए, होरोवोड के निम्न-स्तरीय संचार प्राइमेटिव्स कस्टम कटौती एल्गोरिदम को निर्दिष्ट करने के लिए पर्याप्त लचीलापन प्रदान करते हैं।
उदाहरण होरोवोड उपयोग मामले और प्रदर्शन जीत एआई/एमएल टीमें डोमेन और संगठनों में होरोवोड पर वितरित प्रशिक्षण के माध्यम से बड़े पैमाने पर समय और लागत बचत कर रही हैं:
स्वायत्त वाहन प्रशिक्षण: उबर ने 112 जीपीयू पर होरोवोड का उपयोग करके संवादी एआई के लिए मॉडल प्रशिक्षण को 2 महीने से घटाकर 8 घंटे कर दिया।
बड़े पैमाने पर कंप्यूटर विज़न: 256 जीपीयू पर होरोवोड का उपयोग करके बड़े पैमाने पर कंप्यूटर विज़न मॉडल के लिए बाइटडांस ने प्रशिक्षण चक्र का समय 10 दिनों से घटाकर केवल 8 घंटे कर दिया।
भाषा मॉडल: अलीबाबा ने बड़े जीनोमिक्स मॉडल के प्रशिक्षण के लिए होरोवोड का उपयोग करके अपने मौजूदा वितरित समाधान की तुलना में अल्फाफोल्ड थ्रूपुट में 10 गुना सुधार किया।
क्लाउड में प्रशिक्षण: अमेज़ॅन सेजमेकर आसान क्लाउड स्केलेबिलिटी के लिए होरोवोड का उपयोग करके लोचदार जीपीयू क्लस्टर पर प्रशिक्षण नौकरियों का पूर्ण-प्रबंधित वितरण प्रदान करता है।
शोधकर्ता और डेटा विज्ञान टीमें होरोवोड जैसे उपकरणों द्वारा वितरित प्रशिक्षण प्रतिमानों को अपनाकर एआई क्षमता की नई सीमाएं खोल रहे हैं। अपने प्रशिक्षण बुनियादी ढांचे के प्रदर्शन को नई ऊंचाइयों तक बढ़ाकर, संगठन अंततः अधिक उन्नत और प्रभावशाली गहन शिक्षण नवाचारों को तेजी से बाजार में पहुंचा सकते हैं।
