详细内容或原文请订阅后点击阅览
您的机器学习管道是否尽可能高效？
以下是需要审核的五个关键管道领域，以及节省团队时间的实用策略。
来源:KDnuggets脆弱的管道
现代机器学习最先进的技术具有巨大的吸引力。研究团队和工程部门都痴迷于模型架构，从调整超参数到尝试新颖的注意力机制，所有这些都是为了追求最新的基准。但是，虽然构建稍微更准确的模型是一项崇高的追求，但许多团队忽视了一个更大的创新杠杆：支持它的管道的效率。
管道效率是机器学习生产力的无声引擎。这不仅仅是一种节省云账单成本的措施，尽管投资回报率绝对是可观的。从根本上讲，它与迭代间隙有关，即假设与验证结果之间所经过的时间。
管道缓慢且脆弱的团队会受到有效限制。如果您的训练由于 I/O 瓶颈而需要 24 小时，那么您每周只能连续测试 7 个假设。如果您可以优化相同的管道以在 2 小时内运行，那么您的发现率就会提高一个数量级。从长远来看，迭代速度更快的团队通常会获胜，无论谁的架构一开始就更复杂。
要缩小迭代差距，您必须将管道视为一流的工程产品。以下是需要审核的五个关键领域，以及节省团队时间的实用策略。
1.解决数据输入瓶颈：GPU 饥饿问题
机器学习堆栈中最昂贵的组件通常是闲置的高端图形处理单元 (GPU)。如果您的监控工具显示在主动训练期间 GPU 利用率徘徊在 20% - 30%，则说明您没有计算问题；您有数据 I/O 问题。您的模型已准备好并愿意学习，但它缺乏样本。