Entrenamiento y ajuste de aprendizaje profundo a gran escala con Ray en Uber

Entrenamiento y ajuste de aprendizaje profundo a gran escala con Ray en Uber

Tabla de contenido:

1. Introducción
2. Viaje de Uber en la plataforma de aprendizaje automático
3. Michelangelo: La plataforma de aprendizaje automático de Uber
   • Almacenamiento de datos en Uber
   • Módulo de entrenamiento de modelos en Michelangelo
   • Despliegue de modelos en Michelangelo
4. Evolución de la plataforma de aprendizaje automático de Uber
   • Primera generación: Aplicación basada en Spark
   • Segunda generación: Incorporación de aprendizaje profundo y uso de Spark y GPU
   • Tercera generación: Uso de Ray para entrenamiento y ajuste de aprendizaje profundo a gran escala
5. Entrenamiento de aprendizaje profundo a gran escala con Ray
   • Generación de clusters Ray
   • Entrenamiento distribuido en redes heterogéneas
   • Ventajas de utilizar Ray para el entrenamiento de aprendizaje profundo
6. Optimización de hiperparámetros en Uber
   • Construcción de un servicio de búsqueda de hiperparámetros
   • Evolución de la optimización de hiperparámetros en Uber
   • Integración de Ray y Retune para la optimización de hiperparámetros
7. Resultados y futuras mejoras
   • Mejoras en la eficiencia y velocidad de la optimización de hiperparámetros
   • Personalización de funciones de adquisición en Ray Tune
   • Exploración paralela con asignación dinámica de recursos
   • Futuros desarrollos en la optimización de hiperparámetros

¡Aprenda cómo Uber ha evolucionado su plataforma de aprendizaje automático y optimización de hiperparámetros con Ray!

🚗 Uber: Evolución de la Plataforma de Aprendizaje Automático y Optimización de Hiperparámetros con Ray

Introducción

Uber es ampliamente conocido por su innovación en el campo de los servicios de transporte, pero también ha estado a la vanguardia de la tecnología de aprendizaje automático. En este artículo, exploraremos cómo Uber ha evolucionado su plataforma de aprendizaje automático y cómo han utilizado el framework Ray para optimizar sus modelos a través de la optimización de hiperparámetros.

Viaje de Uber en la plataforma de aprendizaje automático

Uber ha estado en el juego del aprendizaje automático durante más de seis años y ha recorrido un largo camino desde entonces. Comenzaron con una plataforma de aprendizaje automático basada en Spark, pero rápidamente se dieron cuenta de que necesitaban Algo más potente y escalable para manejar los cada vez más grandes modelos y conjuntos de datos.

La primera generación de la plataforma de aprendizaje automático de Uber fue una aplicación Spark monolítica que utilizaba algoritmos tradicionales de aprendizaje automático. Sin embargo, a medida que aumentaba la demanda de modelos de aprendizaje profundo, Uber decidió agregar capacidades de aprendizaje profundo a la plataforma y migrar a un sistema basado en Ray.

Michelangelo: La plataforma de aprendizaje automático de Uber

Michelangelo es la plataforma de aprendizaje automático de Uber, que se integra con la infraestructura de datos de Uber para permitir a los ingenieros de aprendizaje automático desarrollar y poner en producción sus modelos de forma rápida. Michelangelo se compone de varias partes, que incluyen el almacenamiento de datos, el módulo de entrenamiento de modelos y el despliegue de modelos.

El almacenamiento de datos en Uber es fundamental para alimentar el proceso de entrenamiento de modelos. Uber almacena todos sus datos en un almacén de datos que incluye una tienda de características en tiempo real y una tienda de características por lotes. Estas tiendas de características son clave para proporcionar datos contextualizados para cada modelo, así como características compartidas que pueden ser utilizadas por muchos modelos diferentes.

El módulo de entrenamiento de modelos en Michelangelo es responsable de ejecutar el entrenamiento de los modelos. Michelangelo admite modelos de aprendizaje automático tradicionales, como regresión lineal y árboles de decisión, así como modelos de aprendizaje profundo. Una vez que un modelo ha sido entrenado, se almacena en un almacén de modelos interno de Uber y se puede implementar en producción utilizando RPC o trabajos de predicción por lotes.

Evolución de la plataforma de aprendizaje automático de Uber

A lo largo de los años, Uber ha evolucionado su plataforma de aprendizaje automático para adaptarse a las crecientes demandas de modelos más grandes y sofisticados. Han pasado de una aplicación Spark monolítica a un sistema basado en Ray que utiliza la computación distribuida para el entrenamiento y afinamiento de modelos de aprendizaje profundo a gran escala.

La primera generación de la plataforma de aprendizaje automático de Uber fue una aplicación basada en Spark que utilizaba algoritmos tradicionales de aprendizaje automático. Sin embargo, a medida que aumentaba la demanda de modelos de aprendizaje profundo, Uber decidió agregar capacidades de aprendizaje profundo a la plataforma y migrar a un sistema basado en Ray.

La migración a Ray permitió a Uber aprovechar las características de distribución y planificación de tareas remotas de Ray. Esto les permitió realizar tareas de entrenamiento y afinamiento de modelos de aprendizaje profundo de manera eficiente y escalable.

Entrenamiento de aprendizaje profundo a gran escala con Ray

El entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo a gran escala presenta desafíos únicos, como la administración de recursos y el equilibrio entre los cálculos realizados en CPU y GPU. Utilizando Ray, Uber pudo enfrentar estos desafíos y mejorar la eficiencia de su entrenamiento de aprendizaje profundo.

Una de las ventajas clave de Ray para Uber fue la capacidad de generar clústeres de forma dinámica. Esto permitió a Uber escalar los recursos necesarios para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo según la demanda. Además, la capacidad de Ray para programar tareas de forma inteligente entre CPU y GPU permitió a Uber aprovechar al máximo los recursos disponibles y lograr un entrenamiento más rápido y eficiente.

Optimización de hiperparámetros en Uber

La optimización de hiperparámetros es un aspecto crítico del desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Uber ha utilizado varias estrategias para optimizar sus modelos, incluida la creación de un servicio de búsqueda de hiperparámetros y la incorporación del framework Ray y Retune.

El servicio de búsqueda de hiperparámetros de Uber permite a los ingenieros de aprendizaje automático encontrar la combinación óptima de hiperparámetros para maximizar el rendimiento de sus modelos. Esta búsqueda se realiza en función de las métricas de rendimiento y utiliza técnicas como la búsqueda en cuadrícula y la búsqueda aleatoria.

La incorporación de Ray y Retune ha llevado la optimización de hiperparámetros de Uber al siguiente nivel. Ray ha proporcionado a Uber la capacidad de escalar sus tareas de optimización en grandes clústeres de forma eficiente y efectiva. Además, Retune ha permitido a Uber incorporar estrategias de optimización más avanzadas, como la optimización en tiempo real y la optimización basada en poblaciones.

Resultados y futuras mejoras

La incorporación de Ray y Retune ha demostrado ser un éxito para Uber. Han logrado mejorar significativamente la eficiencia y velocidad de la optimización de hiperparámetros, lo que a su vez ha mejorado el rendimiento general de sus modelos.

Uber sigue trabajando en la optimización de hiperparámetros y está explorando nuevas mejoras y técnicas para llevar sus modelos al siguiente nivel. Están investigando la exploración paralela con asignación dinámica de recursos y la mejora de los servicios de aprendizaje entre estudios para generar mejores recomendaciones de afinamiento.

En resumen, Uber ha recorrido un largo camino en su viaje hacia la construcción de una plataforma de aprendizaje automático escalable y eficiente. Con la integración de Ray y Retune, han logrado mejorar significativamente la eficiencia y velocidad de la optimización de hiperparámetros. Este enfoque ha permitido a Uber entrenar y afinar modelos de aprendizaje profundo a gran escala, llevando sus capacidades de aprendizaje automático a un nivel superior.

¡El futuro de la plataforma de aprendizaje automático de Uber parece prometedor mientras continúan explorando nuevas mejoras y técnicas para impulsar aún más su éxito en el aprendizaje automático!

FAQ:

Q: ¿Qué es la plataforma de aprendizaje automático de Uber? A: La plataforma de aprendizaje automático de Uber, conocida como Michelangelo, es un conjunto de herramientas y servicios que permiten a los ingenieros de Uber desarrollar y poner en producción modelos de aprendizaje automático de manera eficiente.

Q: ¿Cuál es la diferencia entre la primera y la tercera generación de la plataforma de aprendizaje automático de Uber? A: La primera generación estaba basada en Spark y solo admitía modelos de aprendizaje automático tradicionales. En contraste, la tercera generación utiliza Ray como framework principal y ofrece soporte para entrenamiento y ajuste de modelos de aprendizaje profundo a gran escala.

Q: ¿Cómo ha mejorado la eficiencia de la optimización de hiperparámetros con la integración de Ray y Retune? A: Ray y Retune han permitido a Uber escalar las tareas de optimización de hiperparámetros de manera eficiente. Han logrado mejorar la velocidad de la optimización y han introducido estrategias más avanzadas, como la optimización en tiempo real y la optimización basada en poblaciones.

Q: ¿Cuáles son los próximos pasos de Uber en la optimización de hiperparámetros? A: Uber está explorando la exploración paralela con asignación dinámica de recursos y la mejora de los servicios de aprendizaje entre estudios para generar mejores recomendaciones de afinamiento. También están investigando cómo aplicar técnicas como el aprendizaje incremental y el aprendizaje por transferencia en la optimización de hiperparámetros.