Modelos de machine learning (ML) são parte integrante de muitas aplicações modernas, que vão do reconhecimento de imagem ao processamento de linguagem natural. No entanto, desenvolver e treinar modelos de ML pode ser um processo complexo e demorado, e depurar e criar perfis desses modelos costuma ser um desafio. Neste artigo, exploraremos algumas dicas e práticas recomendadas para depurar e criar perfis de treinamento de modelos de ML.
Entenda e prepare os dados
Antes de mergulhar na depuração e na criação de perfil, é importante entender os dados que estão sendo usados para treinar o modelo de ML. Isso inclui o formato, o tamanho e a distribuição dos dados, bem como quaisquer potenciais vieses ou anomalias que possam estar presentes. Entender os dados pode ajudar a determinar potenciais problemas e informar decisões sobre pré-processamento e engenharia de recursos. Prepare os dados para usar apenas informações relevantes para o treinamento do modelo.
Comece com um modelo simples
Ao iniciar o processo de desenvolvimento, geralmente é útil começar com um modelo simples e aumentar gradualmente sua complexidade. Isso pode ajudar a identificar problemas potenciais logo no início e facilitar a depuração e a criação de perfil. Uma vez que um modelo simples esteja funcionando conforme o esperado, complexidade adicional pode ser adicionada incrementalmente.
Verifique se há problemas de dados
Problemas de dados podem ser uma causa comum de erros de modelo de ML. Esses problemas podem incluir dados ausentes, formatação de dados inconsistente e outliers de dados. É importante verificar cuidadosamente os dados em busca de problemas e pré-processá-los conforme necessário para garantir que o modelo esteja funcionando com dados limpos e consistentes.
Verifique se há overfitting
O overfitting ocorre quando um modelo tem um bom desempenho nos dados de treinamento, mas um desempenho ruim em dados novos e não vistos. O overfitting pode ser um problema comum no treinamento de modelos de ML, principalmente quando o modelo é complexo ou os dados de treinamento são limitados. Para verificar o overfitting, é importante dividir os dados em conjuntos de treinamento e validação e monitorar o desempenho do modelo em ambos os conjuntos.
Monitorar o progresso do treinamento
Monitorar o progresso do treinamento do modelo de ML pode ajudar a identificar problemas potenciais logo no início. Isso inclui rastrear métricas como precisão, perda e taxa de convergência ao longo do tempo. Se o modelo não estiver funcionando conforme o esperado, ajustes podem ser feitos na arquitetura do modelo, hiperparâmetros ou pré-processamento de dados.
Use ferramentas de visualização
Ferramentas de visualização podem ser úteis para entender o comportamento de um modelo de ML e identificar problemas potenciais. Essas ferramentas podem incluir gráficos de dispersão, histogramas e mapas de calor. Ferramentas de visualização também podem ser usadas para visualizar as representações e ativações internas do modelo, o que pode fornecer insights sobre como o modelo está processando os dados. Por exemplo, OptScale, uma plataforma de código aberto FinOps e MLOps, oferece total transparência e uma análise profunda de métricas internas e externas para identificar problemas de treinamento. O OptScale fornece visualização de todo o processo de treinamento do modelo ML/AI, captura métricas de ML/AI e rastreamento de KPI, e ajuda a identificar problemas complexos em trabalhos de treinamento de ML/AI.
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Perfil do modelo
A criação de perfil do modelo de ML pode ajudar a detectar potenciais gargalos e áreas para otimização. Isso inclui a criação de perfil do desempenho computacional do modelo, uso de memória e operações de E/S. Ferramentas de criação de perfil podem ajudar a identificar áreas onde o modelo está gastando mais tempo e sugerir otimizações potenciais. Ferramentas de criação de perfil como Modelos de aprendizado de máquina de perfil OptScale e coletar um conjunto holístico de métricas internas e externas de desempenho e específicas do modelo, que ajudam a identificar gargalos e fornecem recomendações de desempenho e otimização de custos.
Use a aprendizagem por transferência
Transfer learning é uma técnica que envolve alavancar o conhecimento aprendido de um modelo de ML para melhorar o desempenho de outro. Transfer learning pode ser particularmente útil ao trabalhar com dados limitados ou ao desenvolver modelos complexos. Ao usar um modelo pré-treinado como ponto de partida, o transfer learning pode ajudar a acelerar o processo de treinamento e melhorar o desempenho geral do modelo.
Use o ajuste automatizado de hiperparâmetros
Hiperparâmetros são as variáveis que controlam o comportamento do modelo de ML, como a taxa de aprendizado e o tamanho do lote. Ajustando esses hiperparâmetros pode ser um processo demorado e exigir tentativa e erro significativos. O ajuste automatizado de hiperparâmetros pode ajudar a acelerar o processo de ajuste e identificar configurações ideais de hiperparâmetros. O treinamento do modelo ML/AI é um processo complexo, que depende de um conjunto de hiperparâmetros definido, hardware ou uso de recursos de nuvem. O OptScale aprimora o processo de criação de perfil de ML/AI obtendo desempenho ideal e ajuda a atingir o melhor resultado dos experimentos de ML/AI.
Teste o modelo em novos dados
Depois que o modelo ML for desenvolvido e treinado, é importante testá-lo em dados novos e nunca vistos. Isso pode ajudar a identificar problemas potenciais com a generalização do modelo e garantir que ele esteja funcionando conforme o esperado em cenários do mundo real.
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✔️ OptScale, uma plataforma de código aberto FinOps & MLOps, que ajuda empresas a otimizar custos de nuvem e trazer mais transparência ao uso da nuvem, está totalmente disponível no Apache 2.0 no GitHub → https://github.com/hystax/optscale.
