Kubernetes پر ایک کثیر فریم ورک ڈیپ لرننگ پلیٹ فارم تعینات اور استعمال کریں۔

Description

ایک گہری سیکھنے والے پریکٹیشنر کے طور پر، آپ اپنی تربیتی ملازمتوں کو آرکیسٹریٹ کرتے ہوئے قابل اعتماد اور اسکیل ایبلٹی چاہتے ہیں۔ اس کے علاوہ، آپ اسے متعدد لائبریریوں میں مستقل طور پر کرنا چاہیں گے۔ Kubernetes پر Fabric for Deep Learning (FfDL) کے ساتھ، آپ صارفین کو کم سے کم کوشش کے ساتھ ایک لچکدار انداز میں بادل میں گہری سیکھنے کی لائبریریوں جیسے Caffe، Torch، اور TensorFlow کا فائدہ اٹھانے کی صلاحیت دے کر یہ حاصل کر سکتے ہیں۔ پلیٹ فارم ایک تقسیم اور آرکیسٹریشن پرت کا استعمال کرتا ہے جو کمپیوٹ نوڈس میں مناسب وقت میں ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار سے سیکھنے میں سہولت فراہم کرتا ہے۔ وسائل کی فراہمی کی پرت متفاوت وسائل، جیسے گرافکس پروسیسنگ یونٹس (GPUs) اور سینٹرل پروسیسنگ یونٹس (CPUs) پر ایک سروس (IaaS) کلاؤڈ کے بطور انفراسٹرکچر میں لچکدار ملازمت کے انتظام کو قابل بناتی ہے۔

مجموعی جائزہ

گہرے اعصابی نیٹ ورکس کی تربیت، جسے ڈیپ لرننگ (مشین لرننگ کے طریقوں کا حصہ) کہا جاتا ہے، انتہائی پیچیدہ اور کمپیوٹیشنل طور پر گہرا ہے۔ گہری سیکھنے کا ایک عام صارف غیر ضروری طور پر بنیادی ہارڈ ویئر اور سوفٹ ویئر کے بنیادی ڈھانچے کی تفصیلات سے آشنا ہوتا ہے، بشمول مہنگی GPU مشینوں کو ترتیب دینا، گہری سیکھنے کی لائبریریوں کو انسٹال کرنا، اور ناکامیوں اور بحالی کو سنبھالنے کے لیے عمل کے دوران ملازمتوں کا انتظام کرنا۔ IaaS کلاؤڈز سے ہارڈ ویئر حاصل کرنے اور گھنٹے کے حساب سے ادائیگی کرنے میں آسانی کے باوجود، صارف کو اب بھی ان مشینوں کا انتظام کرنے، مطلوبہ لائبریریاں انسٹال کرنے، اور گہری سیکھنے کی تربیت کی ملازمتوں کی لچک کو یقینی بنانے کی ضرورت ہے۔

یہ وہ جگہ ہے جہاں خدمت کے طور پر گہری سیکھنے کا موقع ہے۔ اس کوڈ پیٹرن میں، ہم آپ کو دکھاتے ہیں کہ کبرنیٹس پر ڈیپ لرننگ فیبرک کو کیسے لگایا جائے۔ کلاؤڈ مقامی آرکیٹیکچرل فن پارے جیسے Kubernetes، microservices، Helm چارٹس، اور آبجیکٹ اسٹوریج کا استعمال کرتے ہوئے، ہم آپ کو یہ بتاتے ہیں کہ گہرے سیکھنے والے تانے بانے کو کیسے تعینات اور استعمال کیا جائے۔ یہ فیبرک متعدد گہرے سیکھنے والے انجنوں جیسے TensorFlow، Caffe، اور PyTorch پر پھیلا ہوا ہے۔ یہ گہری سیکھنے کی طاقت کے ساتھ کلاؤڈ سروس کی لچک، استعمال میں آسانی اور معاشیات کو یکجا کرتا ہے۔ آپ کو استعمال کرنا آسان ہو جائے گا اور REST APIs استعمال کر کے، آپ مختلف وسائل کے ساتھ ہر صارف کی ضروریات یا بجٹ کے ساتھ تربیت کو حسب ضرورت بنا سکتے ہیں۔ صارفین کو غلطیوں پر توجہ مرکوز کرنے کے بجائے گہری سیکھنے اور ایپلی کیشنز پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیں۔

روانی

1. FfDL تعینات کنندہ FfDL کوڈ بیس کو Kubernetes کلسٹر میں تعینات کرتا ہے۔ Kubernetes کلسٹر کو استعمال شدہ GPUs، CPUs، یا دونوں کے لیے کنفیگر کیا گیا ہے، اور اسے S3 کے موافق آبجیکٹ اسٹوریج تک رسائی حاصل ہے۔ اگر اس کی وضاحت نہیں کی گئی ہے تو، مقامی طور پر مصنوعی S3 پوڈ بنایا جاتا ہے۔
2. ایک بار تعیناتی کے بعد، ڈیٹا سائنسدان ماڈل ٹریننگ ڈیٹا کو S3-مطابق آبجیکٹ اسٹور پر اپ لوڈ کرتا ہے۔ FfDL فرض کرتا ہے کہ ڈیٹا پہلے سے ہی مطلوبہ فارمیٹ میں ہے جیسا کہ مختلف ڈیپ لرننگ فریم ورک کے ذریعہ تجویز کیا گیا ہے۔
3. صارف ایک FfDL ماڈل مینی فیسٹ فائل بناتا ہے۔ مینی فیسٹ فائل مختلف فیلڈز پر مشتمل ہے جو FfDL میں ماڈل کی وضاحت کرتی ہے، اس کے آبجیکٹ اسٹور کی معلومات، اس کے وسائل کی ضروریات، اور کئی دلائل (بشمول ہائپر پیرامیٹر) جو ٹریننگ اور ٹیسٹنگ کے دوران ماڈل پر عمل درآمد کے لیے درکار ہیں۔ اس کے بعد صارف FfDL کے ساتھ CLI/SDK یا UI کا استعمال کرتے ہوئے FfDL ماڈل مینی فیسٹ فائل کو ماڈل ڈیفینیشن فائل کے ساتھ تعینات کرتا ہے۔ صارف تربیتی کام شروع کرتا ہے اور اس کی پیشرفت کی نگرانی کرتا ہے۔
4. تربیتی کام مکمل ہونے کے بعد صارف تربیت یافتہ ماڈل اور متعلقہ لاگ ڈاؤن لوڈ کرتا ہے۔

ہدایات

README میں اس پیٹرن کے لیے تفصیلی اقدامات تلاش کریں۔ اقدامات آپ کو دکھائے گا کہ کیسے:

1. مرتب کریں اور کوڈ کریں اور ڈوکر امیجز بنائیں۔
2. ہیلم انسٹال کے ساتھ FfDL اجزاء انسٹال کریں۔
3. FfDL کی نگرانی کے لیے گرافانا کو ترتیب دینے کے لیے ایک اسکرپٹ چلائیں۔
4. اپنا Grafana، FfDL Web UI، اور FfDL REST API اینڈ پوائنٹس حاصل کریں۔
5. TensorFlow اور Caffe کا استعمال کرتے ہوئے ایک convolutional نیٹ ورک ماڈل کو تربیت دینے کے لیے کچھ آسان نوکریاں چلائیں۔

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