PyTorch lança recurso para capturar e implantar modelos de ML
São Paulo — InkDesign News — Um novo avanço no campo de machine learning promete facilitar a transição de modelos treinados para ambientes de inferência, destacando a importância de detalhes que muitas vezes são negligenciados nas implementações.
Arquitetura de modelo
Um dos desafios primordiais na implementação de modelos de machine learning é a transferência de sua definição e pesos para ambientes de inferência. Muitas vezes, os ambientes de treinamento e inferência diferem significativamente em bibliotecas de tempo de execução e hardware. Por isso, a correta restauração do modelo é vital. O novo recurso `torch.export` no PyTorch foi introduzido para endereçar essas dificuldades, permitindo a captura de modelos de maneira mais robusta.
Treinamento e otimização
Com a funcionalidade `torch.export`, os pesquisadores podem contar com um método que captura tanto a função do modelo quanto sua estrutura, superando as limitações de opções anteriores como `TorchScript`. Em uma implementação demonstrativa, um modelo de geração de texto de imagens foi criado usando a biblioteca `transformers` da HuggingFace e validado em um ambiente de inferência em uma instância EC2 da Amazon, demonstrando a facilidade de integração entre as diferentes etapas do processo de modelagem.
“Um detalhe que frequentemente é negligenciado é a entrega de um modelo treinado para o ambiente de inferência. Embora essa entrega possa parecer trivial, pode facilmente se tornar a fonte de frustração significativa.” (“One detail that’s often overlooked is the handoff of a trained model to the inference environment. While this handoff may seem trivial, it can easily become the source of a great deal of frustration.”) — Nome, Cargo, Instituição.
Resultados e métricas
O estudo demonstrou que o uso de `torch.export` permite um aumento significativo na velocidade de processamento, com um modelo otimizado reduzindo o tempo de inferência em 10,7%. A implementação também provou ser mais flexível quanto ao suporte de estruturas de modelos complexos, ao contrário das opções anteriores que frequentemente falhavam em capturar as nuances das lógicas de controle dinâmicas em seus códigos.
“Os modelos exportados podem ser carregados e executados como programas autônomos sem depender de pacotes específicos.” (“Exported models can be loaded and executed as standalone programs without specific package dependencies.”) — Nome, Cargo, Instituição.
Em suma, com a evolução do `torch.export`, espera-se que futuras implementações de modelos de deep learning não apenas promovam mais eficiência, mas também ampliem as possibilidades de aplicação em diversos setores, incluindo análise de imagens, processamento de linguagem natural e otimização de fluxos de trabalho em tempo real.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
