AI & GPU
Cách sử dụng MLflow dễ dàng trên Databricks

Cách sử dụng MLflow dễ dàng trên Databricks

Giới thiệu về MLflow

A. Tổng quan về MLflow

1. Định nghĩa và mục đích của MLflow

MLflow là một nền tảng mã nguồn mở để quản lý vòng đời máy học toàn diện, bao gồm thử nghiệm, tái tạo kết quả, triển khai và một cơ sở dữ liệu trung tâm cho các mô hình. Nó giúp các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư theo dõi các thử nghiệm máy học của họ, đóng gói và triển khai mô hình, và chia sẻ và cộng tác trong các dự án ML.

2. Các thành phần chính của MLflow

a. MLflow Tracking

MLflow Tracking là một thành phần cho phép bạn đăng nhập và theo dõi các thử nghiệm máy học của bạn, bao gồm các tham số, số liệu thống kê và tài liệu. Nó cung cấp một cách tập trung để theo dõi các thử nghiệm của bạn và so sánh kết quả.

b. MLflow Models

MLflow Models là một thành phần cung cấp một định dạng tiêu chuẩn để đóng gói các mô hình máy học, giúp việc triển khai mô hình trên nhiều nền tảng phục vụ trở nên dễ dàng hơn.

c. MLflow Projects

MLflow Projects là một thành phần cung cấp một định dạng tiêu chuẩn để đóng gói các dự án khoa học dữ liệu có thể tái sử dụng và tái sản xuất, giúp việc chia sẻ và chạy chúng trên các nền tảng khác nhau trở nên dễ dàng hơn.

d. MLflow Registry

MLflow Registry là một thành phần cung cấp một kho mô hình trung tâm, cho phép bạn chuyển các mô hình qua các giai đoạn khác nhau (ví dụ: staging, production) và theo dõi nguồn gốc của chúng.

B. Lợi ích khi sử dụng MLflow

1. Khả tái sản xuất và phiên bản

MLflow giúp đảm bảo khả tái tạo của các thử nghiệm máy học bằng cách theo dõi tất cả các thông tin liên quan, chẳng hạn như mã, dữ liệu và môi trường, liên quan đến mỗi thử nghiệm. Điều này giúp việc tái tạo và so sánh kết quả trở nên dễ dàng hơn.

2. Cộng tác và chia sẻ

MLflow cung cấp một nền tảng tập trung để cộng tác trên các dự án máy học, cho phép các thành viên trong nhóm chia sẻ các thử nghiệm, mô hình và cấu hình dự án.

3. Triển khai và quản lý mô hình

MLflow đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý các mô hình máy học bằng cách cung cấp các định dạng và công cụ tiêu chuẩn để đóng gói và phục vụ các mô hình.

Theo dõi MLflow

A. Khái niệm về theo dõi MLflow

1. Thử nghiệm

Một thử nghiệm trong MLflow đại diện cho một bộ sưu tập các thực thi, trong đó mỗi thực thi tương ứng với một lần thực hiện một kịch bản hoặc quy trình máy học.

2. Thực thi (Run)

Một thực thi trong MLflow đại diện cho một lần thực hiện một kịch bản hoặc quy trình máy học, bao gồm các tham số, số liệu thống kê và tài liệu liên quan đến thực hiện đó.

3. Tham số và số liệu thống kê

Tham số là các biến đầu vào cho một thử nghiệm máy học, trong khi số liệu thống kê là các đại lượng đo hiệu năng mà bạn muốn theo dõi và tối ưu.

4. Tài liệu liên quan (Artifacts)

Tài liệu liên quan trong MLflow là bất kỳ tệp hoặc dữ liệu nào liên quan đến một thực thi, chẳng hạn như các tệp mô hình, đồ thị, hoặc mẫu dữ liệu.

B. MLflow Tracking API

1. Ghi nhật ký thử nghiệm và thực thi

a. Ghi nhật ký tham số

Bạn có thể ghi nhật ký các tham số đến một lần thực hiện trong MLflow bằng cách sử dụng hàm mlflow.log_param(). Ví dụ:

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

b. Ghi nhật ký số liệu thống kê

Bạn có thể ghi nhật ký các số liệu thống kê đến một lần thực hiện trong MLflow bằng cách sử dụng hàm mlflow.log_metric(). Ví dụ:

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

c. Ghi nhật ký tài liệu liên quan

Bạn có thể ghi nhật ký các tài liệu liên quan đến một lần thực hiện trong MLflow bằng cách sử dụng hàm mlflow.log_artifact(). Ví dụ:

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

2. Truy vấn và xem các thử nghiệm và thực thi

a. Giao diện theo dõi (Tracking UI)

MLflow cung cấp một giao diện theo dõi dựa trên web cho phép bạn xem và so sánh các thử nghiệm và thực thi của bạn. Bạn có thể truy cập giao diện theo dõi bằng cách chạy lệnh mlflow ui.

b. MLflow CLI

Bạn cũng có thể tương tác với hệ thống theo dõi MLflow bằng cách sử dụng giao diện dòng lệnh MLflow (MLflow CLI). Ví dụ, bạn có thể liệt kê tất cả các thử nghiệm trong trường MLflow của bạn bằng cách sử dụng lệnh mlflow experiments list.

c. MLflow Python API

Ngoài CLI, bạn cũng có thể sử dụng MLflow Python API để tương tác với hệ thống theo dõi. Ví dụ, bạn có thể truy vấn tất cả các thực thi trong một thử nghiệm cụ thể bằng cách sử dụng hàm mlflow.search_runs().

C. Tích hợp theo dõi MLflow vào Databricks

1. Kích hoạt theo dõi MLflow trên Databricks

Để kích hoạt theo dõi MLflow trên Databricks, bạn cần cấu hình không gian làm việc Databricks của bạn để sử dụng Dịch vụ Theo dõi MLflow. Điều này có thể được thực hiện bằng cách đặt các tham số cấu hình phù hợp trong không gian làm việc Databricks của bạn.

2. Theo dõi các thử nghiệm và các lần chạy trên Databricks

Sau khi bạn đã kích hoạt theo dõi MLflow trên Databricks, bạn có thể sử dụng API Python MLflow để ghi nhật ký các thử nghiệm và các lần chạy từ các sổ tay hoặc công việc Databricks của bạn. Quá trình tương tự như các ví dụ được hiển thị trong phần trước.

3. Truy cập dữ liệu theo dõi MLflow trên Databricks

Bạn có thể truy cập dữ liệu theo dõi MLflow được lưu trữ trong không gian làm việc Databricks của bạn bằng cách sử dụng API Python MLflow hoặc giao diện người dùng Databricks. Điều này cho phép bạn xem và so sánh các thử nghiệm và các lần chạy của mình trong hệ sinh thái Databricks.

Các mô hình MLflow

A. Khái niệm về Mô hình MLflow

1. Định dạng và phong cách mô hình

Mô hình MLflow cung cấp một định dạng tiêu chuẩn để đóng gói các mô hình máy học, cho phép bạn triển khai chúng trên nhiều nền tảng phục vụ. Mỗi mô hình có thể có một hoặc nhiều "phong cách", đại diện cho các cách khác nhau để biểu diễn mô hình (ví dụ: TensorFlow, scikit-learn, PyTorch).

2. Quản lý phiên bản mô hình

Mô hình MLflow cũng cung cấp hệ thống quản lý phiên bản, cho phép bạn theo dõi các phiên bản khác nhau của mô hình và quản lý vòng đời của chúng.

B. Ghi nhật ký và đăng ký các mô hình

1. Ghi nhật ký các mô hình với MLflow

a. Ghi nhật ký các mô hình bằng cách sử dụng API MLflow

Bạn có thể ghi nhật ký các mô hình vào MLflow bằng cách sử dụng hàm mlflow.log_model(). Ví dụ:

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

b. Ghi nhật ký các mô hình từ các framework ML phổ biến

MLflow cung cấp hỗ trợ tích hợp sẵn cho việc ghi nhật ký các mô hình từ các framework máy học phổ biến như scikit-learn, TensorFlow và PyTorch.

2. Đăng ký các mô hình trong MLflow Registry

a. Quản lý phiên bản mô hình

Khi bạn đăng ký một mô hình trong MLflow Registry, bạn có thể chỉ định một số phiên bản cho mô hình đó. Điều này cho phép bạn theo dõi các phiên bản khác nhau của cùng một mô hình theo thời gian.

b. Giai đoạn mô hình

MLflow Registry cũng cho phép bạn quản lý vòng đời của các mô hình bằng cách chuyển đổi chúng qua các giai đoạn khác nhau, chẳng hạn như "Staging", "Production" và "Archived".

C. Tích hợp các mô hình MLflow vào Databricks

1. Triển khai các mô hình trên Databricks

Bạn có thể triển khai các mô hình MLflow của bạn lên Databricks bằng cách đăng ký chúng trong MLflow Registry và sau đó sử dụng tính năng Dịch vụ Phục vụ Mô hình của Databricks để phục vụ các mô hình.

2. Phục vụ các mô hình bằng Dịch vụ Phục vụ Mô hình của Databricks

Dịch vụ Phục vụ Mô hình của Databricks cung cấp một nền tảng quản lý và có khả năng mở rộng để phục vụ các mô hình MLflow của bạn, cho phép bạn triển khai và quản lý các mô hình của mình trong sản xuất một cách dễ dàng.

3. Giám sát và quản lý các mô hình trên Databricks

Giao diện người dùng Databricks cung cấp các công cụ để giám sát và quản lý các mô hình MLflow đã triển khai, bao gồm các tính năng để theo dõi hiệu suất mô hình, quay lại các phiên bản trước, và tự động hóa việc tiến cử và triển khai mô hình.

Các dự án MLflow

A. Khái niệm về Dự án MLflow

1. Cấu trúc và cấu hình dự án

Các dự án MLflow dùng để đóng gói các dự án khoa học dữ liệu có thể tái sử dụng và tái sản xuất theo một định dạng tiêu chuẩn. Điều này bao gồm cấu trúc thư mục dự án và tệp cấu hình (MLproject) chỉ định các phụ thuộc và điểm vào của dự án.

2. Quản lý phụ thuộc

Các dự án MLflow sử dụng các tệp môi trường (ví dụ: conda.yaml) để quản lý các phụ thuộc của dự án của bạn, đảm bảo rằng các thử nghiệm và quy trình của bạn có thể tái sử dụng trên các môi trường khác nhau.

B. Chạy các dự án MLflow

1. Chạy các dự án cục bộ

Bạn có thể chạy một dự án MLflow cục bộ bằng cách sử dụng lệnh mlflow run. Điều này sẽ tạo ra một lần chạy MLflow mới và thực thi điểm vào của dự án.

mlflow run my-project-dir

2. Chạy các dự án trên Databricks

Bạn cũng có thể chạy các dự án MLflow trên Databricks bằng cách gửi chúng như là công việc hoặc thực thi chúng trong các sổ tay Databricks. Điều này cho phép bạn tận dụng các nguồn tài nguyên tính toán có khả năng mở rộng của Databricks.

C. Tích hợp các dự án MLflow vào Databricks

1. Thực thi các dự án MLflow trên Databricks

Để chạy một dự án MLflow trên Databricks, bạn có thể sử dụng giao diện người dùng Công việc Databricks hoặc giao diện dòng lệnh Databricks để gửi dự án làm công việc. Databricks sau đó sẽ tạo một lần chạy MLflow mới và thực thi điểm vào của dự án.

2. Lập lịch và tự động hóa các dự án MLflow trên Databricks

Databricks cũng cung cấp các tính năng để lập lịch và tự động hoá việc thực thi các dự án MLflow, cho phép bạn thiết lập quy trình làm việc định kỳ hoặc kích hoạt chạy dự án dựa trên sự kiện hoặc điều kiện cụ thể.

Đăng ký MLflow

A. Khái niệm về Đăng ký MLflow

1. Quản lý phiên bản và giai đoạn mô hình

Đăng ký MLflow cung cấp một kho tạo ra trung tâm, cho phép bạn theo dõi các phiên bản khác nhau của các mô hình và quản lý vòng đời của chúng bằng cách chuyển chúng qua các giai đoạn khác nhau, chẳng hạn như "Staging", "Production" và "Archived".

2. Dòng thừa kế và siêu dữ liệu mô hình

Đăng ký MLflow cũng theo dõi dòng thừa kế và siêu dữ liệu liên quan đến mỗi mô hình đã đăng ký, bao gồm mã, tham số và số liệu thống kê được sử dụng để huấn luyện mô hình.

B. Tương tác với Đăng ký MLflow

1. Đăng ký các mô hình

Bạn có thể đăng ký các mô hình trong Đăng ký MLflow bằng cách sử dụng lệnh mlflow models register hoặc API Python của MLflow.

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

2. Xem và quản lý các mô hìnhGiao diện người dùng Databricks cung cấp một giao diện dựa trên web để xem và quản lý các mô hình đã đăng ký trong MLflow Registry, bao gồm các tính năng để duyệt phiên bản mô hình, so sánh hiệu suất mô hình và chuyển mô hình giữa các giai đoạn.

3. Thúc đẩy và chuyển đổi các giai đoạn mô hình

Bạn có thể sử dụng MLflow Python API hoặc giao diện Databricks để thúc đẩy các mô hình giữa các giai đoạn khác nhau trong MLflow Registry, tự động hóa quy trình triển khai mô hình.

from mlflow.tracking.client import MlflowClient
 
client = MlflowClient()
client.transition_model_version_stage(
    name="my-model",
    version=1,
    stage="Production"
)

C. Tích hợp MLflow Registry với Databricks

1. Truy cập MLflow Registry từ Databricks

Khi bạn bật MLflow Tracking trong Databricks, MLflow Registry sẽ được tích hợp tự động với không gian làm việc Databricks của bạn, cho phép bạn truy cập và quản lý các mô hình đã đăng ký của bạn trực tiếp từ giao diện Databricks hoặc qua MLflow Python API.

2. Tự động hoá việc thúc đẩy và triển khai mô hình trên Databricks

Databricks cung cấp các tính năng để tự động hoá việc thúc đẩy và triển khai các mô hình đã đăng ký trong MLflow Registry, chẳng hạn như thiết lập kích hoạt để tự động triển khai phiên bản mô hình mới lên môi trường sản xuất hoặc quay lại phiên bản trước đó trong trường hợp gặp sự cố.

Các Chủ Đề Nâng Cao

A. Quản lý vòng đời MLflow

1. Giám sát và cảnh báo

Bạn có thể thiết lập các hệ thống giám sát và cảnh báo để theo dõi hiệu suất và sức khỏe của quy trình học máy dựa trên MLflow, đảm bảo rằng bất kỳ vấn đề nào được phát hiện và giải quyết nhanh chóng.

2. Thúc đẩy và triển khai mô hình tự động

Bằng cách tích hợp MLflow với các công cụ và platform khác, bạn có thể xây dựng quy trình tự động từ đầu đến cuối, tự động thúc đẩy và triển khai phiên bản mô hình mới lên môi trường sản xuất, giảm công sức thủ công cần thiết để quản lý các mô hình học máy của bạn.

B. Mở rộng MLflow trên Databricks

1. Huấn luyện phân tán và thử nghiệm

Databricks cung cấp các tính năng cho việc chạy các quy trình huấn luyện và thử nghiệm học máy phân tán, cho phép bạn tận dụng các nguồn lực tính toán có thể mở rộng của nền tảng Databricks để tăng tốc quy trình thử nghiệm học máy dựa trên MLflow của bạn.

2. Đánh giá và triển khai mô hình song song

Databricks cũng cho phép đánh giá và triển khai mô hình song song, giúp bạn nhanh chóng kiểm tra và triển khai nhiều phiên bản mô hình trong sản xuất, nâng cao hiệu suất của đường ống học máy dựa trên MLflow của bạn.

C. Quản lý và Bảo mật MLflow

1. Kiểm soát truy cập và quyền hạn

Bạn có thể cấu hình kiểm soát truy cập và quyền hạn cho quy trình học máy dựa trên MLflow của bạn, đảm bảo rằng chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập và sửa đổi các thử nghiệm, mô hình và dữ liệu nhạy cảm khác của bạn.

2. Đăng nhập và tuân thủ

Databricks cung cấp các tính năng để ghi và kiểm tra các hoạt động trong quy trình học máy dựa trên MLflow của bạn, giúp bạn đáp ứng các yêu cầu về quản lý và tuân thủ đối với hệ thống học máy của bạn.

Kết luận

A. Tóm tắt các khái niệm chính

Trong bài hướng dẫn này, chúng ta đã tìm hiểu về các thành phần chính của MLflow, bao gồm Tracking, Models, Projects và Registry, cũng như cách tích hợp chúng với nền tảng Databricks. Chúng ta đã tìm hiểu về lợi ích của việc sử dụng MLflow, như khả năng tái tạo, cộng tác và triển khai mô hình.

Mạng nơ-ron tích chập (CNNs)

Mạng nơ-ron tích chập (CNNs) là một loại kiến trúc học sâu được thiết kế đặc biệt để xử lý và phân tích dữ liệu hình ảnh và video. CNNs được lấy cảm hứng từ cấu trúc của vỏ não thị giác trong não người và được thiết kế để tự động học và trích xuất các đặc trưng liên quan từ dữ liệu đầu vào.

Các Lớp Tích Chập

Khối xây dựng cốt lõi của một CNN là lớp tích chập. Trong lớp này, một tập hợp các bộ lọc có thể học (còn được gọi là nhân) được tích chập với ảnh đầu vào, tạo ra một bản đồ đặc trưng. Các bộ lọc được thiết kế để phát hiện các đặc trưng cụ thể, chẳng hạn như cạnh, hình dạng hoặc kết cấu, trong ảnh đầu vào. Quá trình tích chập cho phép mạng nắm bắt mối quan hệ không gian trong dữ liệu đầu vào, điều quan trọng cho các nhiệm vụ như phân loại ảnh và phát hiện vật thể.

Dưới đây là một ví dụ về lớp tích chập trong PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Định nghĩa một lớp tích chập
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

Trong ví dụ này, lớp tích chập có 16 bộ lọc, mỗi bộ lọc có kích thước 3x3 điểm ảnh. Tham số in_channels xác định số kênh đầu vào (trong trường hợp này, 3 cho ảnh RGB), và tham số out_channels xác định số kênh đầu ra (16 trong ví dụ này).

Các Lớp Gom Nguội

Sau các lớp tích chập, các CNN thường bao gồm các lớp gom nguội, được sử dụng để giảm kích thước không gian của bản đồ đặc trưng trong khi vẫn giữ lại thông tin quan trọng nhất. Hoạt động gom nguội phổ biến nhất là gom nguội giá trị lớn nhất, chọn giá trị lớn nhất trong một cửa sổ đã chỉ định.

Dưới đây là một ví dụ về lớp gom nguội giá trị lớn nhất trong PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Định nghĩa một lớp gom nguội giá trị lớn nhất
pool_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

Trong ví dụ này, lớp gom nguội giá trị lớn nhất có kích thước cửa sổ là 2x2 và bước dịch chuyển là 2, có nghĩa là nó sẽ chọn giá trị lớn nhất từ một cửa sổ 2x2 và di chuyển cửa sổ 2 điểm ảnh mỗi lần.

Các Lớp Kết Nối Đầy Đủ

Sau các lớp tích chập và gom nguội, CNN thông thường có một hoặc nhiều lớp kết nối đầy đủ (fully connected layers), tương tự như các lớp được sử dụng trong mạng nơ-ron truyền thẳng truyền thống. Những lớp này lấy các bản đồ đặc trưng đã được làm phẳng từ các lớp trước và sử dụng chúng để đưa ra dự đoán cuối cùng, chẳng hạn như nhãn lớp cho một nhiệm vụ phân loại ảnh.

Dưới đây là một ví dụ về lớp kết nối đầy đủ trong PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Định nghĩa một lớp kết nối đầy đủ
fc_layer = nn.Linear(in_features=1024, out_features=10)

Trong ví dụ này, lớp kết nối đầy đủ có 1024 đặc trưng đầu vào và 10 đặc trưng đầu ra, có thể được sử dụng cho một vấn đề phân loại 10 lớp.

Các Kiến Trúc CNN

Có một số kiến trúc CNN nổi tiếng đã được phát triển và sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực học sâu. Một số kiến trúc phổ biến nhất bao gồm:

  1. LeNet: Một trong những kiến trúc CNN đầu tiên và có ảnh hưởng nhất, được phát triển bởi Yann LeCun vào những năm 1990. Nó được thiết kế cho việc nhận dạng chữ số viết tay.

  2. AlexNet: Được phát triển bởi Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever và Geoffrey Hinton vào năm 2012. AlexNet đã đột phá trong lĩnh vực phân loại ảnh, vượt xa các phương pháp truyền thống trên bộ dữ liệu ImageNet.

  3. VGGNet: Được đề xuất bởi Karen Simonyan và Andrew Zisserman vào năm 2014. VGGNet nổi tiếng với kiến trúc đơn giản và nhất quán, chỉ sử dụng bộ lọc tích chập kích thước 3x3.

  4. GoogLeNet: Được giới thiệu bởi Christian Szegedy và đồng nghiệp vào năm 2014. GoogLeNet giới thiệu khái niệm "mô-đun Inception", cho phép tính toán hiệu quả và cải thiện hiệu năng.

  5. ResNet: Được phát triển bởi Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren và Jian Sun vào năm 2015. ResNet giới thiệu khái niệm kết nối còn lại, giúp giải quyết vấn đề gradient biến mất trong các mạng nơ-ron sâu và rất sâu.

Đây chỉ là một số ví dụ về nhiều kiến trúc CNN đã được phát triển và được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng học sâu khác nhau.

Mạng nơ-ron Hồi Quy (RNNs)

Mạng nơ-ron Hồi Quy (RNNs) là một loại kiến trúc học sâu được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu tuần tự như văn bản, tiếng nói và chuỗi thời gian. Khác với mạng nơ-ron truyền thẳng, xử lý các đầu vào độc lập, RNN có khả năng giữ "bộ nhớ" của các đầu vào trước đó, cho phép nắm bắt thông tin ngữ cảnh trong dữ liệu.

Cấu trúc RNN cơ bản

Cấu trúc cơ bản của một RNN bao gồm trạng thái ẩn, được cập nhật tại mỗi bước thời gian dựa trên đầu vào hiện tại và trạng thái ẩn trước đó. Điều này cho phép RNN học các mẫu và phụ thuộc tuần tự trong dữ liệu.

Dưới đây là một ví dụ đơn giản về một ô RNN trong PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Định nghĩa một ô RNN
rnn_cell = nn.RNNCell(input_size=10, hidden_size=32)

Trong ví dụ này, ô RNN nhận đầu vào có kích thước 10 và có trạng thái ẩn có kích thước 32.

Long Short-Term Memory (LSTM)

Một trong những thách thức quan trọng với RNN cơ bản là vấn đề gradient biến mất, khi gradient có thể trở nên rất nhỏ khi được truyền ngược qua mạng. Điều này làm khó khăn cho RNN học các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu.

Để giải quyết vấn đề này, đã được giới thiệu một loại RNN tiên tiến hơn gọi là Long Short-Term Memory (LSTM). LSTM sử dụng một cấu trúc ô phức tạp hơn bao gồm các cổng để kiểm soát luồng thông tin, giúp nắm bắt được phụ thuộc dài hạn hơn.

Dưới đây là một ví dụ về lớp LSTM trong PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Định nghĩa một lớp LSTM
lstm_layer = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=32, num_layers=2, batch_first=True)

Trong ví dụ này, lớp LSTM nhận đầu vào có kích thước 10, có trạng thái ẩn có kích thước 32 và bao gồm 2 lớp. Tham số batch_first cho biết tensor đầu vào có kích thước lô hiện trước.

Đơn Vị Hồi Quy Gated (GRU)

Một biến thể khác của RNN là Đơn Vị Hồi Quy Gated (GRU), tương tự như LSTM nhưng có cấu trúc đơn giản hơn. GRU đã được chứng minh là hoạt động tốt trên nhiều nhiệm vụ trong khi tiết kiệm tài nguyên tính toán hơn so với LSTM.

Dưới đây là một ví dụ về lớp GRU trong PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Định nghĩa một lớp GRU
gru_layer = nn.GRU(input_size=10, hidden_size=32, num_layers=2, batch_first=True)
```Trong ví dụ này, lớp GRU nhận một đầu vào có kích thước 10, có một trạng thái ẩn có kích thước 32 và bao gồm 2 lớp. Tham số `batch_first` được đặt thành` True`, tương tự như ví dụ LSTM.
 
### Ứng dụng RNN
 
RNN đã được áp dụng thành công trong một loạt các nhiệm vụ, bao gồm:
1. **Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP)**: RNN được sử dụng rộng rãi cho các nhiệm vụ như mô hình ngôn ngữ, tạo văn bản và dịch máy.
2. **Nhận dạng Giọng nói**: RNN có thể được sử dụng để chuyển văn bản từ ngôn ngữ nói thành văn bản, tận dụng khả năng xử lí dữ liệu tuần tự của chúng.
3. **Dự báo Chuỗi thời gian**: RNN có thể được sử dụng để dự đoán trên dữ liệu chuỗi thời gian, như giá cổ phiếu hoặc mô hình thời tiết.
4. **Xử lý Video**: RNN có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ như phân loại video và nhận dạng hành động, trong đó thông tin thời gian trong video là rất quan trọng.
 
## Mạng nơ-ron Sinh - Đối kháng (GANs)
 
Mạng nơ-ron Sinh - Đối kháng (GANs) là một loại kiến trúc học sâu được thiết kế để tạo ra dữ liệu mới, chẳng hạn như hình ảnh hoặc văn bản, giống với dữ liệu huấn luyện. GANs bao gồm hai mạng nơ-ron được huấn luyện theo cách đối kháng: mạng sinh sản và mạng phân biệt.
 
### Cấu trúc GAN
 
Mạng sinh sản là trách nhiệm tạo ra dữ liệu mới, trong khi mạng phân biệt được huấn luyện để phân biệt giữa dữ liệu được tạo ra và dữ liệu thực từ tập huấn luyện. Hai mạng này được huấn luyện theo cách cạnh tranh, trong đó mạng sinh cố gắng đánh lừa mạng phân biệt và mạng phân biệt cố gắng định danh chính xác dữ liệu được tạo ra.
 
Dưới đây là một ví dụ đơn giản về kiến trúc GAN trong PyTorch:
 
```python
import torch.nn as nn
 
# Định nghĩa mạng sinh sản
generator = nn.Sequential(
    nn.Linear(100, 256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256, 784),
    nn.Tanh()
)
 
# Định nghĩa mạng phân biệt
discriminator = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 256),
    nn.LeakyReLU(0.2),
    nn.Linear(256, 1),
    nn.Sigmoid()
)

Trong ví dụ này, mạng sinh sản nhận một đầu vào có 100 chiều (thường là một vector nhiễu ngẫu nhiên) và tạo ra một đầu ra có 784 chiều (một hình ảnh 28x28 điểm ảnh). Mạng phân biệt nhận một đầu vào có 784 chiều (hình ảnh) và đầu ra là một giá trị duy nhất trong khoảng từ 0 đến 1, đại diện cho xác suất đầu vào là hình ảnh thực từ tập huấn luyện.

Huấn luyện GAN

Quá trình huấn luyện GAN liên quan đến tuần tự hoạt động giữa việc huấn luyện mạng sinh và mạng phân biệt. Mạng sinh được huấn luyện để giảm giá trị hàm mất mát, khuyến khích nó tạo ra dữ liệu mà mạng phân biệt sẽ phân loại sai là thực. Mạng phân biệt được huấn luyện để tối đa hóa giá trị hàm mất mát, khuyến khích nó phân loại đúng dữ liệu thực và dữ liệu được tạo ra.

Dưới đây là một ví dụ đơn giản về vòng lặp huấn luyện GAN trong PyTorch:

import torch.optim as optim
 
# Định nghĩa bộ tối ưu hóa cho mạng sinh và mạng phân biệt
g_optimizer = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)
d_optimizer = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002)
 
for epoch in range(num_epochs):
    # Huấn luyện mạng phân biệt
    d_optimizer.zero_grad()
    real_data = get_real_data()
    real_output = discriminator(real_data)
    real_loss = criterion(real_output, torch.ones_like(real_output))
    
    noise = get_noise(batch_size, 100)
    fake_data = generator(noise)
    fake_output = discriminator(fake_data.detach())
    fake_loss = criterion(fake_output, torch.zeros_like(fake_output))
    d_loss = (real_loss + fake_loss) / 2
    d_loss.backward()
    d_optimizer.step()
    
    # Huấn luyện mạng sinh
    g_optimizer.zero_grad()
    noise = get_noise(batch_size, 100)
    fake_data = generator(noise)
    fake_output = discriminator(fake_data)
    g_loss = criterion(fake_output, torch.ones_like(fake_output))
    g_loss.backward()
    g_optimizer.step()

Trong ví dụ này, mạng phân biệt được huấn luyện trên cả dữ liệu thực và dữ liệu được tạo ra, trong khi mạng sinh được huấn luyện để tạo ra dữ liệu mà mạng phân biệt sẽ phân loại là thực.

Ứng dụng GAN

GANs đã được áp dụng thành công trong một loạt các ứng dụng, bao gồm:

  1. Tạo ảnh: GANs có thể được sử dụng để tạo ra những hình ảnh tự nhiên chân thực, chẳng hạn như khuôn mặt, phong cảnh hoặc tác phẩm nghệ thuật.
  2. Tạo văn bản: GANs có thể được sử dụng để tạo ra văn bản có ý nghĩa và tự nhiên, chẳng hạn như bài báo tin tức hoặc viết sáng tạo.
  3. Giải quyết Cường độ cao: GANs có thể được sử dụng để tạo ra hình ảnh có độ phân giải cao từ đầu vào có độ phân giải thấp, hiệu quả "nâng cấp" hình ảnh.
  4. Dịch vùng: GANs có thể được sử dụng để chuyển đổi hình ảnh hoặc văn bản từ một miền vào miền khác, chẳng hạn như chuyển đổi một bản phác thảo thành một bức tranh thực tế.

Kết luận

Trong bài hướng dẫn này, chúng ta đã đề cập đến các khái niệm và kiến trúc chính của học sâu, bao gồm mạng nơ-ron tiến thuật, mạng nơ-ron tích chập (CNNs), mạng nơ-ron tái phân phối (RNNs) và mạng nơ-ron Sinh - Đối kháng (GANs). Chúng tôi đã cung cấp các ví dụ cụ thể và đoạn mã để minh họa việc triển khai các mô hình này bằng PyTorch.

Học sâu đang là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, với nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, từ thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến robot và chăm sóc sức khỏe. Khi lĩnh vực tiếp tục tiến bộ, điều quan trọng là cập nhật với các phát triển mới nhất và liên tục khám phá các cách mới và sáng tạo để áp dụng các kỹ thuật này để giải quyết các vấn đề.

Cách hiểu LLM Training dễ dàng cho người mới bắt đầuCách Dễ Hiểu ResNet trong PyTorch