Comment reprendre Python Machine Learning si la machine redémarre ?

Présentation

Python est l'un des langages de programmation d'apprentissage automatique les plus utilisés en raison de sa facilité d'utilisation, de son adaptabilité et de son vaste ensemble de bibliothèques et d'outils. Cependant, un défi auquel de nombreux développeurs sont confrontés lorsqu'ils utilisent Python pour l'apprentissage automatique est de se remettre au travail si le système redémarre de manière inattendue. Il serait incroyablement frustrant de passer des heures ou des jours à entraîner un modèle d'apprentissage automatique pour que tous vos efforts soient vains en raison d'un arrêt ou d'un redémarrage soudain.

Dans cet article, nous examinerons différentes manières de reprendre le travail d'apprentissage automatique Python après un redémarrage du système.

Stratégie

1. Utilisez le système de points de contrôle

• Le système de points de contrôle est l'un des meilleurs moyens de reprendre votre travail d'apprentissage automatique Python après un redémarrage. Cela nécessite de conserver les paramètres et l'état du modèle après chaque époque, de sorte que si votre système redémarre soudainement, vous puissiez simplement charger le dernier point de contrôle et commencer l'entraînement à partir de l'endroit où vous vous êtes arrêté pour la dernière fois.

• La plupart des packages d'apprentissage automatique tels que TensorFlow et PyTorch ont des capacités de création de points de contrôle. Par exemple, avec TensorFlow, vous pouvez utiliser la classe tf.train.Checkpoint pour enregistrer et restaurer l'état d'un modèle. Avec PyTorch, vous pouvez stocker l'état d'un modèle dans un fichier à l'aide de la méthode torch.save() et le charger en mémoire à l'aide de la fonction torch.load().

2. Enregistrez vos données et fonctionnalités prétraitées

• En plus de l'état du modèle, vous devez également stocker les données et toutes les fonctionnalités fortement traitées que vous développez. Vous n'avez pas besoin de répéter des processus de prétraitement fastidieux comme la normalisation ou la mise à l'échelle des fonctionnalités, ce qui vous permet d'économiser du temps et de l'argent.

• Les données et les fonctionnalités hautement traitées peuvent être enregistrées dans une variété de formats de fichiers, notamment CSV, JSON et même des formats binaires comme les tableaux NumPy ou HDF5. Assurez-vous de sauvegarder les données dans un format compatible avec la bibliothèque d'apprentissage automatique afin qu'elles puissent être rapidement rechargées en mémoire.

3. Utilisez des solutions de stockage basées sur le cloud

• Les solutions de stockage basées sur le cloud telles que Google Drive ou Amazon S3 sont une autre option après avoir redémarré votre travail d'apprentissage automatique Python. Ces services vous permettent de sauvegarder les points de contrôle et les données du modèle dans le cloud et de les récupérer depuis n'importe quel poste de travail, même si votre système local a été redémarré.

• Pour utiliser les options de stockage basées sur le cloud, vous devez d'abord créer un compte avec le service de votre choix, puis utiliser une bibliothèque ou un outil pour télécharger et télécharger des fichiers. Par exemple, vous pouvez utiliser la bibliothèque down pour télécharger des fichiers depuis Google Drive ou la bibliothèque boto3 pour communiquer avec Amazon S3.

4. Utilisez la conteneurisation

• Une autre façon de reprendre le travail d'apprentissage automatique Python après un redémarrage est la conteneurisation. Les conteneurs vous permettent de combiner du code et des dépendances dans une entité portable qui peut être facilement transférée entre machines ou environnements.

• Pour utiliser la conteneurisation, vous devez d'abord créer une image Docker qui inclut le code Python, les dépendances et toutes les données ou points de contrôle nécessaires. Vous pouvez ensuite exécuter cette image sur n'importe quel système sur lequel Docker est installé, éliminant ainsi le besoin de recharger les dépendances ou de reconstruire l'environnement.

5. Utilisez le contrôle de version

• Enfin, utiliser le contrôle de version est un autre moyen de poursuivre votre travail d'apprentissage automatique Python après un redémarrage. Les solutions de contrôle de version telles que Git ou SVN vous permettent de suivre les modifications apportées à votre code et à vos données au fil du temps et peuvent vous aider à éviter les pertes de travail dues à des redémarrages ou à des pannes inattendus.

• Pour profiter du contrôle de version, vous devez d'abord créer un référentiel pour votre projet, puis valider régulièrement les modifications dans le référentiel. Cela enregistre les modifications apportées à votre code et à vos données et vous permet simplement de revenir à une version précédente en cas de problème.

En plus du contrôle de version, l'utilisation d'un référentiel Git basé sur le cloud tel que GitHub ou GitLab offre d'autres avantages, tels que des sauvegardes automatisées, des fonctionnalités de collaboration et des connexions à d'autres services.

Conclusion

Gérer des redémarrages inattendus de machines peut être un processus fastidieux et fastidieux, en particulier lorsque vous travaillez sur des projets d'apprentissage automatique. Cependant, en utilisant certaines des stratégies abordées dans cet article, telles que les points de contrôle, les solutions de stockage basées sur le cloud, la conteneurisation et le contrôle de version, vous pouvez contribuer à réduire l'impact des redémarrages inattendus et poursuivre votre travail plus rapidement et plus simplement.

Il est important de se rappeler que des stratégies alternatives peuvent être plus ou moins adaptées en fonction de votre projet et de vos exigences uniques. Par exemple, si vous gérez de grandes quantités de données, une solution de stockage basée sur le cloud peut s'avérer plus pratique que d'essayer de tout conserver sur site.

La clé pour poursuivre correctement votre travail d'apprentissage automatique Python après un redémarrage est donc de planifier à l'avance et de vous préparer aux interruptions imprévues. En intégrant certaines de ces stratégies dans votre flux de travail, vous pouvez contribuer à rendre votre travail plus robuste et moins sensible aux interruptions inattendues.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!