Kubernetes-এ একটি মাল্টি-ফ্রেমওয়ার্ক ডিপ লার্নিং প্ল্যাটফর্ম স্থাপন এবং ব্যবহার করুন

বিবরণ

একজন গভীর শিক্ষার অনুশীলনকারী হিসাবে, আপনি আপনার প্রশিক্ষণের কাজগুলি অর্কেস্ট্রেট করার সময় নির্ভরযোগ্যতা এবং মাপযোগ্যতা চান। উপরন্তু, আপনি একাধিক লাইব্রেরি জুড়ে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ পদ্ধতিতে এটি করতে চান। Kubernetes-এ ফ্যাব্রিক ফর ডিপ লার্নিং (FfDL) এর মাধ্যমে, আপনি ব্যবহারকারীদের ন্যূনতম প্রচেষ্টার সাথে একটি স্থিতিস্থাপক পদ্ধতিতে ক্লাউডে ক্যাফে, টর্চ এবং টেনসরফ্লো-এর মতো গভীর শিক্ষার লাইব্রেরিগুলিকে সুবিধা দেওয়ার ক্ষমতা দিয়ে এটি অর্জন করতে পারেন। প্ল্যাটফর্মটি একটি বিতরণ এবং অর্কেস্ট্রেশন স্তর ব্যবহার করে যা কম্পিউট নোড জুড়ে যুক্তিসঙ্গত সময়ে প্রচুর পরিমাণে ডেটা থেকে শেখার সুবিধা দেয়। একটি রিসোর্স প্রভিশনিং লেয়ার ভিন্ন ভিন্ন রিসোর্স, যেমন গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট (জিপিইউ) এবং সেন্ট্রাল প্রসেসিং ইউনিট (সিপিইউ) একটি পরিকাঠামো (আইএএএস) ক্লাউড হিসাবে নমনীয় কাজ পরিচালনা করতে সক্ষম করে।

সংক্ষিপ্ত বিবরণ

ডিপ লার্নিং (মেশিন লার্নিং পদ্ধতির অংশ) নামে পরিচিত গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণ অত্যন্ত জটিল এবং গণনামূলকভাবে নিবিড়। গভীর শিক্ষার একজন সাধারণ ব্যবহারকারী অপ্রয়োজনীয়ভাবে অন্তর্নিহিত হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার পরিকাঠামোর বিশদ বিবরণে উন্মোচিত হয়, যার মধ্যে ব্যয়বহুল জিপিইউ মেশিন কনফিগার করা, গভীর শিক্ষার লাইব্রেরি ইনস্টল করা এবং ব্যর্থতা এবং পুনরুদ্ধারের জন্য সম্পাদনের সময় কাজগুলি পরিচালনা করা। IaaS ক্লাউড থেকে হার্ডওয়্যার প্রাপ্ত করা এবং ঘন্টার মধ্যে অর্থ প্রদানের সহজ হওয়া সত্ত্বেও, ব্যবহারকারীকে এখনও সেই মেশিনগুলি পরিচালনা করতে হবে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইনস্টল করতে হবে এবং গভীর শিক্ষার প্রশিক্ষণের কাজের স্থিতিস্থাপকতা নিশ্চিত করতে হবে।

এখানেই একটি পরিষেবা হিসাবে গভীর শিক্ষার সুযোগ রয়েছে। এই কোড প্যাটার্নে, আমরা আপনাকে দেখাব কিভাবে কুবারনেটে ডিপ লার্নিং ফ্যাব্রিক স্থাপন করতে হয়। ক্লাউড নেটিভ আর্কিটেকচারাল আর্টিফ্যাক্ট যেমন কুবারনেটস, মাইক্রোসার্ভিসেস, হেলম চার্ট এবং অবজেক্ট স্টোরেজ ব্যবহার করে, আমরা আপনাকে দেখাই কিভাবে ডিপ লার্নিং ফ্যাব্রিক স্থাপন এবং ব্যবহার করতে হয়। এই ফ্যাব্রিকটি টেনসরফ্লো, ক্যাফে এবং পাইটর্চের মতো একাধিক গভীর শিক্ষার ইঞ্জিন জুড়ে বিস্তৃত। এটি গভীর শিক্ষার শক্তির সাথে একটি ক্লাউড পরিষেবার নমনীয়তা, ব্যবহারের সহজতা এবং অর্থনীতিকে একত্রিত করে। আপনি এটি ব্যবহার করা সহজ পাবেন এবং REST API ব্যবহার করে, আপনি ব্যবহারকারীর প্রয়োজনীয়তা বা বাজেট প্রতি বিভিন্ন সংস্থান দিয়ে প্রশিক্ষণ কাস্টমাইজ করতে পারেন। ব্যবহারকারীদের ত্রুটিগুলিতে ফোকাস করার পরিবর্তে গভীর শিক্ষা এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ফোকাস করার অনুমতি দিন।

ফ্লো

1. FfDL ডিপ্লোয়ার FfDL কোড বেস একটি Kubernetes ক্লাস্টারে স্থাপন করে। Kubernetes ক্লাস্টার ব্যবহার করা GPUs, CPUs, বা উভয়ের জন্য কনফিগার করা হয়েছে এবং S3-সামঞ্জস্যপূর্ণ অবজেক্ট স্টোরেজে অ্যাক্সেস আছে। যদি নির্দিষ্ট না করা হয়, একটি স্থানীয়ভাবে সিমুলেটেড S3 পড তৈরি করা হয়।
2. একবার স্থাপন করা হলে, ডেটা বিজ্ঞানী মডেল প্রশিক্ষণ ডেটা S3- সামঞ্জস্যপূর্ণ অবজেক্ট স্টোরে আপলোড করেন। FfDL অনুমান করে যে ডেটা ইতিমধ্যেই প্রয়োজনীয় বিন্যাসে রয়েছে যা বিভিন্ন গভীর শিক্ষার কাঠামো দ্বারা নির্ধারিত।
3. ব্যবহারকারী একটি FfDL মডেল ম্যানিফেস্ট ফাইল তৈরি করে। ম্যানিফেস্ট ফাইলটিতে বিভিন্ন ক্ষেত্র রয়েছে যা FfDL-এর মডেল, এর অবজেক্ট স্টোরের তথ্য, এর সংস্থান প্রয়োজনীয়তা এবং বেশ কয়েকটি আর্গুমেন্ট (হাইপারপ্যারামিটার সহ) বর্ণনা করে যা প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার সময় মডেল সম্পাদনের জন্য প্রয়োজনীয়। ব্যবহারকারী তখন FfDL এর সাথে CLI/SDK বা UI ব্যবহার করে FfDL মডেল ম্যানিফেস্ট ফাইলটিকে একটি মডেল ডেফিনিশন ফাইলের সাথে স্থাপন করে। ব্যবহারকারী প্রশিক্ষণ কাজ চালু করে এবং এর অগ্রগতি নিরীক্ষণ করে।
4. প্রশিক্ষণের কাজ শেষ হলে ব্যবহারকারী প্রশিক্ষিত মডেল এবং সংশ্লিষ্ট লগ ডাউনলোড করে।

নির্দেশনা

README-এ এই প্যাটার্নের জন্য বিস্তারিত ধাপ খুঁজুন। ধাপগুলি আপনাকে দেখাবে কিভাবে:

1. কম্পাইল করুন এবং কোড করুন এবং ডকার ইমেজ তৈরি করুন।
2. হেলম ইনস্টল সহ FfDL উপাদানগুলি ইনস্টল করুন।
3. FfDL নিরীক্ষণের জন্য Grafana কনফিগার করতে একটি স্ক্রিপ্ট চালান।
4. আপনার Grafana, FfDL ওয়েব UI, এবং FfDL REST API শেষ পয়েন্টগুলি পান৷
5. TensorFlow এবং Caffe ব্যবহার করে একটি পরিবর্তনশীল নেটওয়ার্ক মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে কিছু সহজ কাজ চালান।

সূত্র: https://developer.ibm.com/patterns/deploy-and-use-a-multi-framework-deep-learning-platform-on-kubernetes/