Hogyan használhatjuk az MLflow-t könnyen a Databricks-en

Bevezetés az MLflow-ba

A. Az MLflow áttekintése

1. Az MLflow meghatározása és célja

Az MLflow egy nyílt forráskódú platform a teljes gépi tanulási életciklus kezelésére, beleértve az kísérletezést, reprodukálhatóságot, telepítést, és az központi modellregisztrációt. Segít adatai tudósainak és mérnökeinek követni a gépi tanulás kísérleteket, csomagolni és telepíteni modelleket, és megosztani és együttműködni gépi tanulási projekteken.

2. Az MLflow főbb komponensei

a. MLflow követés

Az MLflow követés lehetővé teszi a gépi tanulási kísérletek paramétereinek, metrikáinak és művészi értékeinek naplózását és követését. Központi módot biztosít az kísérletek nyomon követésére és az eredmények összehasonlítására.

b. MLflow modellek

Az MLflow modellek egy olyan komponens, amely egy szabványos formátumot biztosít a gépi tanulási modellek csomagolásához, ami lehetővé teszi a modellek könnyebb telepítését különböző szolgáltatói platformokra.

c. MLflow projektek

Az MLflow projektek egy olyan komponens, amely egy szabványos formátumot biztosít újrafelhasználható, reprodukálható adat-tudományi projektek csomagolásához, ami lehetővé teszi ezek megosztását és futtatását különböző platformokon.

d. MLflow regisztráció

Az MLflow regisztráció egy olyan komponens, amely központi modell tárolót biztosít, amellyel át lehet vinni a modelleket különböző szakaszokon (pl. tesztelés, élesítés) és követni lehet a vonalukat.

B. Az MLflow használatának előnyei

1. Reprodukálhatóság és verziókezelés

Az MLflow segít biztosítani a gépi tanulás kísérletek reprodukálhatóságát a kísérletekhez kapcsolódó összes releváns információ (például a kód, az adat és a környezet) nyomon követésével. Ez lehetővé teszi az eredmények reprodukálását és összehasonlítását.

2. Együttműködés és megosztás

Az MLflow egy központi platformot biztosít a gépi tanulási projektekkel való együttműködésre, lehetővé téve a csapattagoknak a kísérletek, modellek, és projektkonfigurációk megosztását.

3. Modell telepítése és kezelése

Az MLflow egyszerűsíti a gépi tanulási modellek telepítését és kezelését, a modellek csomagolásához és szolgáltatássá alakításához egy szabványos formátumot és eszközöket biztosítva.

MLflow követés

A. Az MLflow követés fogalmai

1. Kísérlet

Egy MLflow kísérlet egy futások gyűjteményét reprezentálja, ahol minden futás egyetlen gépi tanulási szkript vagy munkafolyamat végrehajtásának felel meg.

2. Futás

Az MLflow egy futás reprezentál egyetlen gépi tanulási szkript vagy munkafolyamat végrehajtását, beleértve a futás paramétereit, metrikáit és művészi értékeit.

3. Paraméterek és metrikák

A paraméterek a bemeneti változók a gépi tanulási kísérlethez, míg a metrikák a nyomon követni és optimalizálni kívánt teljesítménymérők.

4. Műveletek

Az artifaktumok azok a fájlok vagy adatok az MLflow-ban, amelyek egy futással vannak kapcsolatban, például modellfájlok, diagramok vagy adatkészletek.

B. Az MLflow követési API

1. Kísérletek és futások naplózása

a. Paraméterek naplózása

A MLflow futásának paramétereit a mlflow.log_param() függvénnyel lehet naplózni. Például:

import mlflow
 
mlflow.start_run()
mlflow.log_param("learning_rate", 0.01)
mlflow.log_param("num_epochs", 10)

b. Metrikák naplózása

A metrikákat a MLflow futásához a mlflow.log_metric() funkcióval lehet naplózni. Például:

mlflow.log_metric("accuracy", 0.92)
mlflow.log_metric("f1_score", 0.88)

c. Artifaktumok naplózása

Az artifaktumokat a MLflow futásához a mlflow.log_artifact() funkcióval lehet naplózni. Például:

mlflow.log_artifact("model.pkl")
mlflow.log_artifact("plots/feature_importance.png")

2. Az kísérletek és futások lekérdezése és megtekintése

a. Követési felület

Az MLflow egy webes alapú követési felületet biztosít, amelyen keresztül megtekintheti és összehasonlíthatja a kísérleteit és futásait. A követési felületet a mlflow ui parancsal érheti el.

b. MLflow CLI

Az MLflow követési rendszerrel való interakcióra használhatja az MLflow parancssori felületet (CLI) is. Például listázhatja az MLflow instance-ban található összes kísérletet a mlflow experiments list parancs segítségével.

c. MLflow Python API

A CLI mellett a MLflow Python API-t is használhatja a követési rendszerrel való programozott interakcióhoz. Például lekérdezheti az összes futást egy adott kísérletben a mlflow.search_runs() függvény segítségével.

C. Az MLflow követésének integrálása a Databricks-el

1. Az MLflow követés engedélyezése a Databricks-en

Az MLflow követésének engedélyezéséhez a Databricks munkaterületének beállításait kell konfigurálnia, hogy az MLflow követési szerver használatára kerüljön. Ezt a megfelelő konfigurációs paraméterek beállításával érheti el a Databricks munkaterületében.

2. Kísérletek és futások követése a Databricks-en

Miután engedélyezte az MLflow követését a Databricks-en, a MLflow Python API segítségével naplózhat kísérleteket és futásokat Databricks jegyzetfüzetekben vagy munkafeladatokban. A folyamat hasonló az előző szakaszban bemutatott példákhoz.

3. Az MLflow követési adatok elérése a Databricks-en

Az MLflow követési adatokhoz, amelyeket a Databricks munkaterületében tárolnak, a MLflow Python API-t vagy a Databricks felhasználói felületet használhatja. Ez lehetővé teszi az ön számára, hogy megtekinthesse és összehasonlíthassa a kísérleteit és futásait a Databricks ökoszisztémában.

MLflow modellek

A. Az MLflow modell fogalma

1. Modell formátum és változata

Az MLflow modellek egy szabványos formátumot biztosítanak a gépi tanulási modellek csomagolásához, amely lehetővé teszi a modellek telepítését különböző szolgáltatói platformokra. Minden modell több "változatot" kaphat, amelyek különböző módon reprezentálják a modellt (például TensorFlow, scikit-learn, PyTorch).

2. Modell verziókezelés

Az MLflow modellek egy verziókezelő rendszert is biztosítanak, amely lehetővé teszi különböző verziók követését és azok életciklusának kezelését.

B. Modellrekordok és regisztrálás

1. Modellrekordok naplózása az MLflow-tal

a. Modellrekordok naplózása az MLflow API segítségével

Modellrekordokat az MLflow-val a mlflow.log_model() függvény segítségével lehet naplózni. Például:

import mlflow.sklearn
from sklearn.linear_regression import LinearRegression
 
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
 
mlflow.log_model(model, "linear-regression")

b. Modellrekordok naplózása népszerű ML keretrendszerekből

Az MLflow beépített támogatást biztosít a különböző gépi tanulási keretrendszerek (például scikit-learn, TensorFlow és PyTorch) naplózásához.

2. Moderkek regisztrálása az MLflow Regisztrációban

a. Modell verziókezelés

Amikor regisztrál egy modellt az MLflow Regisztrációban, meg lehet adni egy verziószámot a modellhez. Ez lehetővé teszi különböző verziók követését ugyanannak a modellnek az idő függvényében.

b. Modell szakaszok

Az MLflow Regisztráció lehetővé teszi a modellek életciklusának kezelését a modellek különböző szakaszokon (pl. Staging, Production és Archived) való áthelyezésével.

C. Az MLflow modellek integrálása a Databricks-el

1. Modellek telepítése a Databricks-en

Az MLflow modellek telepíthetők a Databricks-en, ha regisztrálja őket az MLflow Regisztrációban, majd a Databricks Model Szolgáltatás funkcióját használja a modellek kiszolgálásához.

2. Modellek kiszolgálása a Databricks Model Szolgáltatás segítségével

A Databricks Model Szolgáltatás egy skálázható és kezelt platformot biztosít az MLflow modellek kiszolgálásához, lehetővé téve a modellek könnyű telepítését és kezelését élesben.

3. Modellek figyelése és kezelése a Databricks-en

A Databricks UI szolgáltatásokat biztosít az MLflow modelljeinek figyeléséhez és kezeléséhez, beleértve a modell teljesítményének nyomon követésére, a korábbi verziókra visszaállításra és a modell előmozdításának és telepítésének automatizálására vonatkozó funkciókat.

MLflow projektek

A. Az MLflow projektek fogalma

1. Projekt szerkezet és konfiguráció

Az MLflow projektek meghatározzák az újrafelhasználható, reprodukálható adat-tudományi projektek csomagolásának szabványos formátumát. Ez magában foglalja a projekt könyvtárstruktúráját és a konfigurációs fájlt (MLproject), amely meghatározza a projekt függőségeit és belépési pontjait.

2. Függőségkezelés

Az MLflow projektek a környezeti fájlokat (például a conda.yaml) használják a projekt függőségeinek kezelésére, biztosítva, hogy a kísérletek és munkafolyamatok reprodukálhatók legyenek a különböző környezetek között.

B. MLflow projektek futtatása

1. Projektek futtatása helyileg

Az MLflow Project-et helyileg futtathatja az mlflow run parancs segítségével. Ezzel új MLflow futást hoz létre és végrehajtja a projekt belépési pontját.

mlflow run my-project-dir

2. Projektek futtatása a Databricks-en

Az MLflow projekteket a Databricks-en is futtathatja, ha projekteket nyújt be munkafeladatként vagy hajtja végre jegyzetfüzetekben. Ez lehetővé teszi a Databricks által biztosított skálázható számítási erőforrások kihasználását.

C. Az MLflow projektek integrálása a Databricks-el

1. Az MLflow projektek végrehajtása a Databricks-en

Az MLflow Project-et a Databricks-en futtatáshoz használhatja a Databricks Munkafeladatok felületét vagy a Databricks CLI-t a projekt beadványaként. A Databricks akkor új MLflow futást hoz létre és végrehajtja a projekt belépési pontját.

2. Az MLflow projektek ütemezése és automatizálása a Databricks-en

A Databricks további lehetőségeket biztosít az MLflow projektek ütemezésére és automatizálására, lehetővé téve ismétlődő munkafolyamatok beállítását vagy projekt futtatásokat meghatározott események vagy feltételek alapján kiváltani.

MLflow Regisztráció

A. Az MLflow Regisztráció fogalma

1. Modell verziókezelés és szakaszok

Az MLflow Regisztráció egy központi modelltár, amely lehetővé teszi különböző modellverziók követését és életciklusuk kezelését, felcímkézve őket különböző szakaszokon (például "Szakaszolás", "Élesítés" és "Elavult").

2. Modell vonal és metaadatok

Az MLflow Regisztráció nyomon követi a regisztrált modellek vonalát és metaadatait, beleértve a modell képzéséhez használt kódot, paramétereket és metrikákat.

B. Az MLflow Regisztrációval való interakció

1. Modellek regisztrálása

Az MLflow Regisztrációban modelleket regisztrálhat a mlflow models register parancs vagy az MLflow Python API segítségével.

mlflow.register_model("runs:/run_id/model", "my-model")

2. Modellek megtekintése és kezeléseA Databricks UI webes felületet biztosít a regisztrált modellek megtekintéséhez és kezeléséhez az MLflow Registry-ban, beleértve a modell verziók böngészési funkcióit, a modell teljesítményének összehasonlítására szolgáló funkciókat és a modellek átállításának funkcióit a különböző szakaszok között.

3. Modell szakaszok elősegítése és áttérése

Az MLflow Python API-t vagy a Databricks UI-t használhatja a modellek automatikus előléptetéséhez a különböző szakaszok között az MLflow Registry-ban, automatizálva a modell telepítési folyamatát.

from mlflow.tracking.client import MlflowClient
 
kliens = MlflowClient()
kliens.transition_model_version_stage(
    név="saját-modell",
    verzió=1,
    szakasz="Termelés"
)

C. Az MLflow Registry integrálása a Databricks-szel

1. Hozzáférés az MLflow Registry-hez a Databricks-ból

Amikor engedélyezi az MLflow követést a Databricks-ban, az MLflow Registry automatikusan integrálódik a Databricks munkaterületével, lehetővé téve a regisztrált modellekhez történő közvetlen hozzáférést és kezelést a Databricks UI-n vagy az MLflow Python API-n keresztül.

2. Modell előléptetésének és telepítésének automatizálása a Databricks-en

A Databricks lehetőségeket biztosít a modell előléptetésének és telepítésének automatizálásához az MLflow Registry-ban regisztrált modellek esetén, például kiváltók beállításához az új modellverziók automatikus telepítéséhez a termelésbe, vagy visszaálláshoz az előző verziókhoz esetleges problémák esetén.

Haladó témák

A. Az MLflow életciklusának kezelése

1. Ellenőrzés és figyelmeztetés

Beállíthatja a figyelmeztető és figyelmeztető rendszereket a MLflow-alapú gépi tanulási munkafolyamatainak teljesítményének és egészségének követéséhez, hogy biztosítsa, hogy az esetleges problémákat gyorsan felismerjék és kezeljék.

2. Modell előléptetésének és telepítésének automatizálása

Az MLflow-t más eszközökkel és platformokkal integrálva olyan végpontból végig folyamatokat hozhat létre, amelyek automatikusan előléptetik és telepítik az új modellverziókat a termelésbe, minimalizálva az emberi erőfeszítést, amelyet a gépi tanulási modellek kezeléséhez szükséges.

B. Az MLflow skálázása a Databricks-en

1. Elosztott képzés és kísérletezés

A Databricks olyan funkciókat biztosít, amelyekkel elosztott gépi tanulási képzési és kísérletezési munkafolyamatokat végezhet, lehetővé téve a Databricks platform skálázható számítási erőforrásainak kihasználását a MLflow-alapú kísérletek felgyorsításához.

2. Párhuzamos modell kiértékelés és telepítés

A Databricks lehetőséget nyújt a párhuzamos modell kiértékelésre és telepítésre is, amely lehetővé teszi több modell verzió gyors tesztelését és telepítését a termelésbe, javítva a MLflow-alapú gépi tanulási csővezetékek hatékonyságát.

C. Az MLflow kormányozása és biztonsága

1. Hozzáférés-ellenőrzés és engedélyek

Konfigurálhat hozzáférés-ellenőrzést és engedélyeket a MLflow-alapú gépi tanulási munkafolyamataihoz, biztosítva, hogy csak az engedélyezett felhasználók férhessenek hozzá és módosíthassák a kísérleteket, modelleket és más érzékeny adatokat.

2. Ellenőrzési naplózás és megfelelés

A Databricks lehetőséget biztosít az MLflow-alapú munkafolyamatai tevékenységének naplózására és ellenőrzésére, segítve Önt a gépi tanulási rendszereihez kapcsolódó szabályozási és szabványkövetési követelmények teljesítésében.

Összefoglalás

A kulcsfontosságú fogalmak összefoglalása

Ebben a bemutatóban áttekintettük az MLflow kulcskomponenseit, beleértve a követést, modelleket, projekteket és a Regisztrációt, valamint azt, hogyan integrálhatók a Databricks platformmal. Megvizsgáltuk az MLflow használatának előnyeit, például a reprodukálhatóságot, a közös munkát és a modell telepítést, és

Konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek)

A konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) olyan mély tanulási architektúrák, amelyek különösen alkalmasak vizuális adatok, például képek és videók feldolgozására és elemzésére. A CNN-ek a humán agy látókérgének szerkezetéből inspirálódnak, és arra vannak tervezve, hogy automatikusan tanuljanak és kinyerjenek releváns jellemzőket a bemeneti adatokból.

Konvolúciós rétegek

A CNN-ek alapvető építőeleme a konvolúciós réteg. Ebben a rétegben egy halmaz tanulható szűrőt (más néven magot) konvolválják a bemeneti képpel, létrehozva egy jellemzőtérképet. A szűrők olyan jellemzőket detektálnak, mint például élek, alakzatok vagy textúrák a bemeneti képen. A konvolúció folyamata lehetővé teszi a hálózat számára a térbeli kapcsolatok rögzítését a bemeneti adatokon belül, ami kritikus fontosságú feladatokban, mint például az kép osztályozás és objektumfelismerés.

Itt egy példa a konvolúciós rétegre PyTorch-ban:

import torch.nn as nn
 
# Definiáljon egy konvolúciós réteget
conv_reteg = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

Ebben az példában a konvolúciós réteg 16 szűrőt tartalmaz, mindegyik mérete 3x3 képpont. Az in_channels paraméter jelzi a bemeneti csatornák számát (ebben az esetben 3 egy RGB képhez), a out_channels paraméter pedig a kimeneti csatornák számát (az itt látható példa szerint 16).

Pooling rétegek

A konvolúciós rétegek után a CNN-ek általában tartalmaznak pooling rétegeket, amelyek csökkentik a jellemző térképek területi dimenzióit, miközben megőrzik a legfontosabb információkat. A leggyakoribb pooling művelet a max pooling, amely a meghatározott ablakméreteken belül a maximális értéket választja ki.

Itt egy példa a max pooling rétegre PyTorch-ban:

import torch.nn as nn
 
# Definiáljon egy max pooling réteget
pool_reteg = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

Ebben az példában a max pooling réteg ablakmérete 2x2, és 2 lépéssel halad, ami azt jelenti, hogy 2x2 ablakra választja ki a maximális értéket, és 2 képpontot léptet a következő ablakhoz.

Teljesen összekapcsolt rétegek

A konvolúciós és pooling rétegek után a CNN általában tartalmaz egy vagy több teljesen összekapcsolt réteget is, amelyek hasonlóak a hagyományos neurális hálózatokban használt rétegekhez. Ezek az rétegek a korábbi rétegekben lapított jellemző térképeket veszik fel és felhasználják az alapszintű előrejelzés elkészítéséhez, például a képosztályozási feladathoz tartozó osztálycímke.

Itt egy példa egy teljesen összekapcsolt rétegre PyTorch-ban:

import torch.nn as nn
 
# Definiáljon egy teljesen összekapcsolt réteget
fc_reteg = nn.Linear(in_features=1024, out_features=10)

Ebben az példában a teljesen összekapcsolt réteg 1024 bemeneti tulajdonsággal és 10 kimeneti tulajdonsággal rendelkezik, amelyeket például egy 10 osztályú osztályozási probléma esetén lehet használni.

CNN architektúrák

Számos jól ismert CNN architektúra létezik, amelyeket kifejlesztettek és széles körben használnak a mély tanulás területén. Néhány közülük a következők:

LeNet: Az egyik legrégebbi és legbefolyásosabb CNN architektúra, Yann LeCun által fejlesztve az 1990-es években. Az írásbeliség felismerésre tervezték.
AlexNet: Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever és Geoffrey Hinton által 2012-ben fejlesztve. Az AlexNet áttörést hozott az képosztályozás terén, jelentősen felülmúlta a hagyományos módszereket az ImageNet adathalmazon.
VGGNet: Karen Simonyan és Andrew Zisserman által 2014-ben javasolt. A VGGNet a egyszerű és következetes architektúrájáról ismert, csak 3x3 konvolúciós szűrőket használ.
GoogLeNet: Christian Szegedy és munkatársai által 2014-ben bemutatott. A GoogLeNet bemutatta az "Inception modul" koncepcióját, amely hatékony számítást és teljesítményjavulást biztosított.
ResNet: Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren és Jian Sun által 2015-ben fejlesztve. A ResNet bemutatta a maradó kapcsolatok koncepcióját, amely segített megbirkózni a nagyon mély neurális hálózatokban fellépő eltűnő gradiensek problémájával.

Ezek csak néhány példa a sok közül a CNN architektúrák közül, amelyeket kifejlesztettek és széles körben használnak a mély tanulás különböző alkalmazásaiban.

Rekurrens neurális hálózatok (RNN-ek)

A rekurrens neurális hálózatok (RNN-ek) mély tanulási architektúrák, amelyek különösen alkalmasak sorozatos adatok, például szöveg, beszéd és idősorok feldolgozására. A feedforward neurális hálózatokkal ellentétben, amelyek függetlenül feldolgozzák a bemeneteket, az RNN-ek képesek "memóriát" tárolni az előző bemenetekre vonatkozóan, lehetővé téve a kontextuális információk jobb rögzítését az adatokban.

Az RNN alapvető szerkezete

Az RNN alapvető szerkezete egy rejtett állapotból áll, amely a jelenlegi bemenet és a korábbi rejtett állapot alapján frissül minden időlépésben. Ez lehetővé teszi az RNN számára a mintázatok és függőségek tanulását a sorozatos adatokban.

Itt van egy egyszerű példa egy RNN cellára PyTorch-ban:

import torch.nn as nn
 
# Definiáljon egy RNN cellát
rnn_cell = nn.RNNCell(input_size=10, hidden_size=32)

Ebben az példában az RNN cella 10 méretű bemeneti adatot vesz fel és 32 méretű rejtett állapotot használ.

Hosszú rövid távú memória (LSTM)

Az alapvető RNN problémája az eltűnő gradiens probléma, ahol a gradiensek nagyon kicsik lehetnek, ahogy visszaterjesztik őket a hálózaton keresztül. Ez megnehezítheti az RNN-nek a hosszú távú függőségek tanulását az adatokban.

Ezt a problémát megoldandó bevezettek egy fejlettebb RNN típust, az ún. Hosszú rövid távú memória (LSTM) hálózatot. Az LSTM hálózatok összetettebb cella szerkezetet használnak, amely tartalmaz vezérlőkapukat az információ áramlásának irányításához, ami lehetővé teszi a hosszú távú függőségek jobb rögzítését.

Itt egy példa egy LSTM rétegre PyTorch-ban:

import torch.nn as nn
 
# Definiáljon egy LSTM réteget
lstm_reteg = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=32, num_layers=2, batch_first=True)

Ebben az példában az LSTM réteg 10 méretű bemenetet vesz fel, 32 méretű rejtett állapotot használ, és 2 rétegből áll. A batch_first paraméter jelzi, hogy a bemeneti tenzornak van-e több dimenziója az első dimenzióban.

Gated Recurrent Unit (GRU)

Az RNN-ek egy másik változata a Gated Recurrent Unit (GRU), amely hasonló az LSTM-hez, de egyszerűbb szerkezetet használ. Bizonyították, hogy a GRU-k jól teljesítenek különböző feladatokban, miközben kisebb számítási erőforrásokat igényelnek, mint az LSTM-ek.

Itt egy példa egy GRU rétegre PyTorch-ban:

import torch.nn as nn
 
# Definiáljon egy GRU réteget
gru_reteg = nn.GRU(input_size=10, hidden_size=32, num_layers=2, batch_first=True)

Ebben a példapéldában a GRU réteg 10 méretű bemenetet tartalmaz, 32 méretű rejtett állapotot és 2 rétegből áll. A batch_first paraméter True értéket kapott, hasonlóan az LSTM példához.

RNN alkalmazások

Az RNN-ek széles körben alkalmazhatók különböző feladatokra, beleértve:

Természetes nyelvi feldolgozás (NLP): Az RNN-ek széles körben használtak feladatokhoz, mint például a nyelvi modellezés, a szöveggenerálás és a gépi fordítás.
Beszédfelismerés: Az RNN-eket használhatjuk a beszélt nyelv szövegbe való átírására, kihasználva a sorozatos adatokat feldolgozó képességüket.
Idősorok előrejelzése: Az RNN-ek alkalmazhatók idősoros adatok előrejelzésére, például részvényárfolyamok vagy időjárási mintázatok esetén.
Videofeldolgozás: Az RNN-ek alkalmazhatók olyan feladatokra, mint a videó osztályozás és az akciófelismerés, ahol a videókban található időbeli információ kulcsfontosságú.

Generatív antagonsita hálózatok (GAN-ok)

A generatív antagonist hálózatok (GAN-ok) mélytanulási architektúrák, amelyeket arra terveztek, hogy új adatokat generáljanak, például képeket vagy szöveget, amelyek hasonlóak a képzési adatokhoz. A GAN-ok két neurális hálózatból állnak, amelyeket adversariális módon képeznek: egy generátorhálózat és egy diszkriminátorhálózat.

GAN architektúra

A generátorhálózat felelős az új adatok generálásáért, míg a diszkriminátorhálózat arra van kiképezve, hogy megkülönböztesse a generált adatokat a valós adatoktól, amelyek a képzési halmazból származnak. A két hálózat versengő módon képződik, a generátor megpróbálja becsapni a diszkriminátort, míg a diszkriminátor megpróbálja pontosan azonosítani a generált adatokat.

Íme egy egyszerű példa GAN architektúrára PyTorch segítségével:

import torch.nn as nn
 
# Definiáljuk a generátor hálózatot
generator = nn.Sequential(
    nn.Linear(100, 256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256, 784),
    nn.Tanh()
)
 
# Definiáljuk a diszkriminátor hálózatot
discriminator = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 256),
    nn.LeakyReLU(0.2),
    nn.Linear(256, 1),
    nn.Sigmoid()
)

Ebben a példában a generátor hálózat 100-dimenziós bemenetet kap (általában egy véletlenszerű zajvektor), és 784-dimenziós kimenetet generál (egy 28x28 kép pixelekkel). A diszkriminátor hálózat 784-dimenziós bemenetet kap (egy kép) és 0 és 1 közötti egyetlen értéket ad vissza, amely a valószínűséget reprezentálja, hogy a bemenet valós kép-e a képzési halmazból.

GAN képzés

A GAN képzési folyamata a generátor és a diszkriminátor képzése között váltakozik. A generátort az a veszteségfüggvény képzi ki, amely arra ösztönzi, hogy olyan adatokat generáljon, amelyeket a diszkriminátor tévesen osztályoz reálisnak. A diszkriminátort az a veszteségfüggvény képzi ki, amely arra ösztönzi, hogy helyesen osztályozza a valódi és generált adatokat.

Íme egy egyszerű példa a GAN képzési ciklusról PyTorch segítségével:

import torch.optim as optim
 
# Definiáljuk a generátor és a diszkriminátor optimalizátorait
g_optimizer = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)
d_optimizer = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002)
 
for epoch in range(num_epochs):
    # Képezzük a diszkriminátort
    d_optimizer.zero_grad()
    valós_adatok = get_real_data()
    valós_kimenet = discriminator(valós_adatok)
    valós_veszteség = criterion(valós_kimenet, torch.ones_like(valós_kimenet))
    
    zaj = get_noise(batch_size, 100)
    hamis_adatok = generator(zaj)
    hamis_kimenet = discriminator(hamis_adatok.detach())
    hamis_veszteség = criterion(hamis_kimenet, torch.zeros_like(hamis_kimenet))
    d_veszteség = (valós_veszteség + hamis_veszteség) / 2
    d_veszteség.backward()
    d_optimizer.step()
    
    # Képezzük a generátort
    g_optimizer.zero_grad()
    zaj = get_noise(batch_size, 100)
    hamis_adatok = generator(zaj)
    hamis_kimenet = discriminator(hamis_adatok)
    g_veszteség = criterion(hamis_kimenet, torch.ones_like(hamis_kimenet))
    g_veszteség.backward()
    g_optimizer.step()

Ebben a példában a diszkriminátor mind a valós, mind a generált adatokon kiképzésre kerül, míg a generátor olyan adatokat generál, amelyeket a diszkriminátor valós értékként osztályoz.

GAN alkalmazások

A GAN-ok széles körben alkalmazhatók különböző területeken, beleértve:

Kép generálás: A GAN-ok használhatók élethű képek létrehozására, például arcok, tájak vagy műalkotások.
Szöveg generálás: A GAN-ok használhatók koherens és természetes szövegek generálására, például hírcikkek vagy kreatív írások esetén.
Szuperfelbontás: A GAN-ok használhatók nagy felbontású képek generálására alacsony felbontású bemenetekből, azaz az "élesítés" hatására.
Domán fordítás: A GAN-ok alkalmasak képek vagy szövegek fordítására egyik tartományból a másikba, például vázlat átalakítása valósághű festménnyé.

Következtetés

Ebben a bemutatóban áttekintettük a mélytanulás kulcsfontosságú fogalmait és architektúráit, ideértve a előrecsatolt neurális hálózatokat, konvolúciós neurális hálózatokat (CNN), rekurzív neurális hálózatokat (RNN) és generatív antagonist hálózatokat (GAN). Konkrét példákat és kódrészleteket adtunk, hogy szemléltessük ezeknek a modelleknek a PyTorch segítségével történő implementálását.

A mélytanulás gyorsan fejlődő terület, amely számos alkalmazással rendelkezik különböző területeken, a számítógépes látástól és a természetes nyelvi feldolgozásig, a robotikától és az egészségügytől. Ahogy a terület tovább halad, fontos naprakészen tartani a legújabb fejlesztéseket, és folyamatosan felfedezni az új és innovatív módszereket ezeknek a technikáknak a alkalmazására a problémamegoldásban.

Mi az a LoRA az AI-ban?Multi Gpu Training for Large Scale Ai Models