Los modelos de aprendizaje automático (ML) son parte integral de muchas aplicaciones modernas, que van desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento del lenguaje natural. Sin embargo, desarrollar y entrenar modelos de ML puede ser un proceso complejo y que requiere mucho tiempo, y depurar y crear perfiles de estos modelos suele ser un desafío. En este artículo, exploraremos algunos consejos y prácticas recomendadas para depurar y crear perfiles del entrenamiento de modelos de ML.
Comprender y preparar los datos
Antes de sumergirnos en la depuración y la creación de perfiles, es importante comprender los datos que se utilizan para entrenar el modelo de ML. Esto incluye el formato, el tamaño y la distribución de los datos, así como cualquier posible sesgo o anomalía que pueda estar presente. Comprender los datos puede ayudar a determinar posibles problemas y fundamentar decisiones sobre el preprocesamiento y la ingeniería de características. Prepare los datos para utilizar solo información relevante para el entrenamiento del modelo.
Comience con un modelo simple
Al iniciar el proceso de desarrollo, suele ser útil empezar con un modelo simple y aumentar gradualmente su complejidad. Esto puede ayudar a identificar posibles problemas desde el principio y facilitar la depuración y la creación de perfiles. Una vez que un modelo simple funciona como se espera, se puede agregar complejidad adicional de manera incremental.
Comprobar si hay problemas con los datos
Los problemas con los datos pueden ser una causa común de errores en los modelos de ML. Estos problemas pueden incluir datos faltantes, formato de datos inconsistente y valores atípicos en los datos. Es importante verificar minuciosamente los datos para detectar problemas y preprocesarlos según sea necesario para garantizar que el modelo funcione con datos limpios y consistentes.
Compruebe si hay sobreajuste
El sobreajuste se produce cuando un modelo funciona bien con los datos de entrenamiento, pero mal con datos nuevos que no se han visto. El sobreajuste puede ser un problema común en el entrenamiento de modelos de ML, en particular cuando el modelo es complejo o los datos de entrenamiento son limitados. Para comprobar si hay sobreajuste, es importante dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y validación y supervisar el rendimiento del modelo en ambos conjuntos.
Monitorizar el progreso del entrenamiento
Monitorear el progreso del entrenamiento del modelo de ML puede ayudar a identificar problemas potenciales en una etapa temprana. Esto incluye el seguimiento de métricas como la precisión, la pérdida y la tasa de convergencia a lo largo del tiempo. Si el modelo no funciona como se esperaba, se pueden realizar ajustes en la arquitectura del modelo, los hiperparámetros o el preprocesamiento de datos.
Utilice herramientas de visualización
Las herramientas de visualización pueden ser útiles para comprender el comportamiento de un modelo de ML e identificar posibles problemas. Estas herramientas pueden incluir gráficos de dispersión, histogramas y mapas de calor. Las herramientas de visualización también se pueden utilizar para visualizar las representaciones y activaciones internas del modelo, lo que puede brindar información sobre cómo el modelo procesa los datos. Por ejemplo, OptScale, una plataforma de código abierto FinOps y MLOps, brinda total transparencia y un análisis profundo de Métricas internas y externas para identificar problemas de capacitación. OptScale permite visualizar todo el proceso de capacitación del modelo ML/IA, captura métricas de ML/IA y seguimiento de KPI, y ayuda a identificar problemas complejos en trabajos de capacitación de ML/IA.
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Perfilar el modelo
La creación de perfiles del modelo de ML puede ayudar a detectar posibles cuellos de botella y áreas de optimización. Esto incluye la creación de perfiles del rendimiento computacional del modelo, el uso de memoria y las operaciones de E/S. Las herramientas de creación de perfiles pueden ayudar a identificar áreas en las que el modelo pasa la mayor parte del tiempo y sugerir posibles optimizaciones. Las herramientas de creación de perfiles como Modelos de aprendizaje automático de perfiles OptScale y recopilar un conjunto holístico de métricas internas y externas de rendimiento y específicas del modelo, que ayudan a identificar cuellos de botella y brindan recomendaciones de optimización de rendimiento y costos.
Utilice el aprendizaje por transferencia
El aprendizaje por transferencia es una técnica que implica aprovechar el conocimiento aprendido de un modelo de ML para mejorar el rendimiento de otro. El aprendizaje por transferencia puede ser particularmente útil cuando se trabaja con datos limitados o cuando se desarrollan modelos complejos. Al utilizar un modelo previamente entrenado como punto de partida, el aprendizaje por transferencia puede ayudar a acelerar el proceso de entrenamiento y mejorar el rendimiento general del modelo.
Utilice el ajuste automático de hiperparámetros
Los hiperparámetros son las variables que controlan el comportamiento del modelo ML, como la tasa de aprendizaje y el tamaño del lote. Ajuste de estos hiperparámetros Puede ser un proceso que consume mucho tiempo y requiere mucho ensayo y error. El ajuste automático de hiperparámetros puede ayudar a acelerar el proceso de ajuste e identificar configuraciones óptimas de hiperparámetros. El entrenamiento del modelo ML/IA es un proceso complejo, que depende de un conjunto de hiperparámetros definido, hardware o uso de recursos de la nube. OptScale mejora el proceso de creación de perfiles ML/IA al obtener un rendimiento óptimo y ayuda a alcanzar el mejor resultado de los experimentos ML/IA.
Probar el modelo con nuevos datos
Una vez que se ha desarrollado y entrenado el modelo de ML, es importante probarlo con datos nuevos e inéditos. Esto puede ayudar a identificar posibles problemas con la generalización del modelo y garantizar que funcione como se espera en situaciones del mundo real.
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✔️ OptScale, una plataforma de código abierto FinOps y MLOps que ayuda a las empresas a optimizar los costos de la nube y brindar más transparencia en el uso de la nube, está completamente disponible en Apache 2.0 en GitHub → https://github.com/hystax/optscale.
