Machine Learning Checkpointing

Що таке контрольна точка машинного навчання?

Контрольні точки в машинному навчанні - це техніка збереження проміжних моделей протягом усього процесу навчання, щоб відновити навчання з останньої точки в разі збою або зупинки системи. Вона передбачає регулярне збереження ваг, зсувів та інших параметрів нейронної мережі або моделі машинного навчання в контрольній точці під час навчання, відновлюючи модель до попереднього стану в разі зупинки або збою в навчанні.

• Контрольна точка є важливим підходом для довготривалих операцій машинного навчання, оскільки вона дозволяє продовжити процес навчання з того місця, на якому він зупинився, а не починати з самого початку.

Це може заощадити багато часу та грошей, гарантуючи, що модель буде повністю навчена.

Контрольні точки можуть бути створені вручну користувачем або автоматично за допомогою фреймворку чи бібліотеки, які підтримують цю функцію. TensorFlow, PyTorch та Keras, наприклад, мають вбудовані функції контрольних точок моделі, які дозволяють користувачам зберігати та відновлювати моделі під час навчання.

Контрольні точки, окрім того, що дозволяють перезапустити навчання в разі збою або переривання, можуть бути корисними для моніторингу розвитку моделі під час навчання і виявлення можливих проблем на ранніх стадіях. Збереження моделі через регулярні проміжки часу дозволяє відстежувати її роботу з плином часу і знаходити закономірності або аномалії, які можуть потребувати уваги.

Перевірка моделей глибокого навчання

Нижче наведено загальні кроки для перевірки моделі:

• Архітектура моделі - Створіть власну архітектуру моделі глибокого навчання або використовуйте попередньо навчені моделі.
• Оптимізатор і функція втрат - Виберіть оптимізатор і функцію втрат, які будуть використовуватися під час навчання.
• Директорія контрольних точок - Встановіть директорію, де ви хочете зберегти контрольні точки моделі.
• Відгук контрольних точок - Щоб зберегти контрольні точки моделі, створіть об'єкт зворотного виклику контрольних точок, який буде викликатися протягом навчання. Це можливо у TensorFlow та Keras за допомогою функції 'ModelCheckpoint'. Щоб зберегти модель ckpt у PyTorch, скористайтеся методом torch.save().
• Сформуйте модель- Використовуйте функцію fit() у TensorFlow або Keras чи метод train() у PyTorch для навчання моделі глибокого навчання. Функція зворотного виклику буде зберігати контрольні точки моделі через задані інтервали протягом навчання.
• Завантажте контрольні точки- У TensorFlow та Keras використовуйте функцію 'load_weights()' або факел, щоб перезапустити навчання з попередньої контрольної точки. Щоб завантажити збережені контрольні точки моделі, скористайтеся методом torch.load() у PyTorch.

Щоб заощадити час і ресурси та гарантувати, що ваша модель буде навчена з максимальним потенціалом, рекомендується перевіряти моделі глибокого навчання протягом усього навчання.

Переваги контрольних точок машинного навчання

• Вставання після падіння- Контрольні точки можуть допомогти вам відновитися після системних збоїв або перебоїв під час тренування. Якщо тренувальний процес зупинився, ви можете відновити тренування з останньої збереженої контрольної точки, а не з нуля.
• Відновлення тренування- Контрольна точка дозволяє вам продовжити тренування з останньої збереженої контрольної точки, а не починати з нуля. Це може заощадити час і гроші при навчанні великих і складних моделей.
• Збереження місця на диску- Замість того, щоб зберігати повну модель, контрольні точки дозволяють зберігати параметри моделі та іншу важливу інформацію. Це може допомогти заощадити місце на диску і мінімізувати обсяг даних, які необхідно передавати або зберігати.
• Порівняння моделі- Можна порівняти точність моделі на різних етапах навчання, зберігаючи численні контрольні точки з різними інтервалами. Це може допомогти вам зрозуміти, як модель навчається з часом і як ви можете оптимізувати процес навчання.

Контрольні точки корисні для фахівців з машинного навчання, особливо при роботі з великими наборами даних і складними моделями. Перевірка моделей під час навчання дозволяє максимально ефективно використовувати час і ресурси, підвищуючи шанси на успіх при навчанні моделей машинного навчання.