El Fin del Conocimiento - Vault 6/27 - CVPR - 2017 - Aprendizaje Profundo Distribuido con MxNet Gluon

graph LR classDef main fill:#f9d9c9, font-weight:bold, font-size:14px classDef intro fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef features fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef examples fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef advanced fill:#f9d4f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef resources fill:#d4f9f9, font-weight:bold, font-size:14px Main["Aprendizaje Profundo Distribuido
con MxNet Gluon"] Main --> A["Introducción"] Main --> B["Características de MXNet"] Main --> C["Ejemplos y Uso"] Main --> D["Temas Avanzados"] Main --> E["Recursos y Rendimiento"] A --> A1["Tutorial sobre aprendizaje distribuido
con MXNet 1"] A --> A2["Instrucciones de instalación referencia de diapositiva 2"] A --> A3["Asistencia disponible para problemas
de instalación 3"] A --> A4["Ponentes: Alex y Arakan
de Amazon 4"] A --> A5["Comienza en luong.mxnet.io 5"] A --> A6["MXNet combina beneficios simbólicos e
imperativos 6"] B --> B1["Rendimiento y flexibilidad para
aprendizaje profundo 7"] B --> B2["NDArray maneja ejecución en múltiples dispositivos 8"] B --> B3["Contexto de dispositivo permite fácil
movimiento de datos 9"] B --> B4["No incrementa elementos individuales de NDArray
10"] B --> B5["Autograd calcula gradientes de
gráficas dinámicas 11"] B --> B6["Cálculo automático de gradientes para
optimización 13"] C --> C1["Ejemplo de modelo de regresión lineal 12"] C --> C2["Ejemplo de red neuronal perceptrón multicapa
14"] C --> C3["Arquitectura de red usando API de capa secuencial
15"] C --> C4["Definición flexible de red con
rendimiento simbólico 16"] C --> C5["Funciones de activación, pérdida, optimización
basada en gradientes 17"] C --> C6["Generación y preparación de datos sintéticos
18"] D --> D1["Configuración del modelo, función de pérdida,
optimizador, ajuste 19"] D --> D2["Evaluación de predicciones del modelo y
pérdida de prueba 20"] D --> D3["Definición concisa del modelo y
entrenamiento automático 21"] D --> D4["Arquitecturas complejas como CNNs
posibles 22"] D --> D5["Arquitecturas predefinidas en el
zoológico de modelos 23"] D --> D6["Múltiples GPUs para
entrenamiento distribuido 24"] E --> E1["Comparaciones de velocidad de MXNet
con otros marcos 25"] E --> E2["Almacén de clave-valor distribuido para
sincronización de parámetros 26"] E --> E3["Estrategias de entrenamiento multi-GPU 27"] E --> E4["Nuevas optimizaciones para entrenamiento
en clúster distribuido 28"] E --> E5["Soporte para datos dispersos,
HDF5, operaciones matemáticas 29"] E --> E6["Tutoriales, ejemplos y recursos de aprendizaje
30"] class Main main class A,A1,A2,A3,A4,A5,A6 intro class B,B1,B2,B3,B4,B5,B6 features class C,C1,C2,C3,C4,C5,C6 examples class D,D1,D2,D3,D4,D5,D6 advanced class E,E1,E2,E3,E4,E5,E6 resources

Resumen:

1.- El tutorial es sobre aprendizaje distribuido con MXNet por Alex Smolak y Arakan de Amazon.

2.- Toma una foto de la diapositiva con las instrucciones de instalación como referencia.

3.- Levanta la mano si tienes problemas durante el proceso de instalación y alguien te asistirá.

4.- Introducción a los ponentes Alex y Arakan que trabajan para Amazon, pero no en la entrega de paquetes.

5.- Comienza con MXNet en luong.mxnet.io.

6.- MXNet combina beneficios de marcos simbólicos (Caffe, Keras) y marcos imperativos (PyTorch, TensorFlow).

7.- MXNet ofrece rendimiento de marcos simbólicos y flexibilidad de marcos imperativos para aprendizaje profundo.

8.- NDArray de MXNet maneja ejecución en múltiples dispositivos en CPU, GPU y más usando evaluación perezosa sin bloqueo.

9.- El contexto de dispositivo en MXNet permite fácil movimiento de datos entre dispositivos.

10.- MXNet no permite incrementar elementos individuales en NDArrays para reforzar el paralelismo y rendimiento.

11.- El autograd de MXNet permite calcular gradientes de gráficas dinámicas y ejecutar optimización.

12.- Ejemplo de definición y entrenamiento de un modelo de regresión lineal simple en MXNet.

13.- Usando el autograd de MXNet para calcular automáticamente gradientes para optimización, incluso para gráficas dinámicas con flujo de control.

14.- Pasando a perceptrones multicapa, un tipo de red neuronal, como un ejemplo más sofisticado.

15.- Código de ejemplo definiendo una arquitectura de red neuronal multicapa usando la API de capa secuencial de MXNet.

16.- El código permite definir redes de manera flexible en un modo procedimental mientras se obtiene rendimiento de marco simbólico.

17.- Discusión de funciones de activación, funciones de pérdida y optimización basada en gradientes para entrenar redes neuronales.

18.- Generación de datos sintéticos y preparación para entrenar una red neuronal.

19.- Configuración del modelo, función de pérdida, optimizador y ajuste del modelo a los datos de entrenamiento generados.

20.- Evaluación de las predicciones del modelo entrenado y la pérdida en datos de prueba para evaluar el rendimiento.

21.- El código de MXNet permite definir modelos de manera concisa que pueden ser entrenados automáticamente mediante descenso de gradiente.

22.- Arquitecturas más complejas como redes neuronales convolucionales pueden ser definidas usando una API similar.

23.- Arquitecturas de redes neuronales predefinidas también están disponibles en el zoológico de modelos de MXNet para tareas comunes.

24.- MXNet puede utilizar múltiples GPUs y máquinas para entrenamiento distribuido de modelos grandes.

25.- Comparaciones de rendimiento mostrando la velocidad de MXNet en relación con otros marcos populares de aprendizaje profundo.

26.- El almacén de clave-valor distribuido permite fácil sincronización de parámetros para entrenamiento distribuido.

27.- Discusión de estrategias para entrenamiento eficiente multi-GPU, como paralelismo de datos y modelos.

28.- La última versión de MXNet incluye nuevas optimizaciones para entrenamiento distribuido rápido en grandes clústeres.

29.- Características adicionales en MXNet incluyen soporte para datos dispersos, formato HDF5 y operaciones matemáticas optimizadas.

30.- Indicaciones a tutoriales, ejemplos y recursos de MXNet para aprender más y comenzar rápidamente.

Vault de Conocimiento construido porDavid Vivancos 2024