Determined AI

Qu'est-ce que Determined AI ?

Determined AI est une plateforme complète conçue pour simplifier et accélérer l'entraînement de modèles de deep learning à grande échelle. Elle prend en charge des frameworks populaires comme TensorFlow et PyTorch, permettant aux équipes d'exécuter un entraînement distribué sans modifier leur code de modèle. La plateforme automatise la planification des ressources, la tolérance aux pannes, le suivi des expériences et l'optimisation des hyperparamètres, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur le développement du modèle plutôt que sur la gestion de l'infrastructure. Déployable sur site ou dans le cloud, Determined AI s'intègre à Kubernetes et offre une interface utilisateur web pour la surveillance et la collaboration.

Fonctionnalités clés

• Entraînement distribué

  Permet l'entraînement synchrone et parallèle des données sur plusieurs GPU et nœuds pour accélérer le développement de modèles sans modifications de code.

• Réglage automatisé des hyperparamètres

  Utilise des algorithmes de recherche avancés pour optimiser efficacement les paramètres du modèle, réduisant ainsi le temps nécessaire pour obtenir des modèles de haute qualité.

• Planification intelligente des GPU

  Maximise l'utilisation des GPU grâce à une planification dynamique des tâches et à la prise en charge des instances spot pour réduire les coûts du cloud.

• Suivi des expériences et reproductibilité

  Enregistre automatiquement les versions de code, les métriques, les points de contrôle et les hyperparamètres pour une collaboration et une reproductibilité sans faille.

• Tolérance aux pannes et points de contrôle

  Garantit que les tâches d'entraînement peuvent récupérer après des défaillances matérielles ou système en sauvegardant et en restaurant automatiquement les points de contrôle.

• Déploiement flexible

  Prend en charge le déploiement via des conteneurs Docker ou des charts Helm sur Kubernetes, adapté aux environnements sur site ou dans le cloud.

Cas d'utilisation

• Entraînement accéléré des modèles : Les ingénieurs en deep learning peuvent accélérer les cycles d'entraînement en utilisant le calcul distribué sans réécrire le code du modèle.
• Optimisation des hyperparamètres : Les data scientists peuvent automatiser les processus de réglage pour identifier plus rapidement les configurations optimales des modèles.
• Gestion des ressources : Les équipes d'infrastructure peuvent allouer efficacement les ressources GPU entre les projets et réduire les dépenses cloud.
• Expérimentation collaborative : Les équipes peuvent facilement suivre, partager et reproduire des expériences grâce à des outils intégrés de suivi et de visualisation.
• Préparation robuste à la production : Les organisations peuvent déployer des modèles en toute confiance, soutenus par la tolérance aux pannes et l'intégration transparente avec les systèmes de service.

FAQ