기계가 다시 시작되면 Python Machine Learning을 재개하는 방법은 무엇입니까?

소개

Python은 사용 용이성, 적응성, 광범위한 라이브러리 및 도구 세트로 인해 가장 널리 사용되는 기계 학습 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 그러나 기계 학습에 Python을 사용할 때 많은 개발자가 직면하는 한 가지 과제는 시스템이 예기치 않게 재부팅되는 경우 다시 작업을 시작하는 것입니다. 갑작스런 종료나 재시작으로 인해 모든 노력이 수포로 돌아가도록 기계 학습 모델을 훈련하는 데 몇 시간 또는 며칠을 소비했다면 엄청나게 실망스러울 것입니다.

이 기사에서는 시스템을 다시 시작한 후 Python 기계 학습 작업을 재개하는 다양한 방법을 살펴보겠습니다.

전략

1. 체크포인트 시스템을 사용하세요

• 체크포인트 시스템은 재부팅 후 Python 기계 학습 작업을 재개하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 이를 위해서는 시스템이 갑자기 다시 시작되는 경우 최신 체크포인트를 로드하고 마지막으로 중지한 지점부터 훈련을 시작할 수 있도록 각 에포크 이후 모델의 매개변수와 상태를 보존해야 합니다.

• TensorFlow 및 PyTorch와 같은 대부분의 기계 학습 패키지에는 체크포인트 생성 기능이 있습니다. 예를 들어 TensorFlow를 사용하면 tf.train.Checkpoint 클래스를 사용하여 모델 상태를 저장하고 복원할 수 있습니다. PyTorch를 사용하면 torch.save() 메서드를 사용하여 모델 상태를 파일에 저장하고 torch.load() 함수를 사용하여 메모리에 다시 로드할 수 있습니다.

2. 데이터와 전처리된 기능을 저장하세요

• 모델 상태 외에도 데이터와 개발 중 처리량이 많은 기능도 저장해야 합니다. 정규화 또는 기능 확장과 같이 시간이 많이 걸리는 전처리 프로세스를 반복할 필요가 없으므로 시간과 비용이 절약됩니다.

• 데이터와 고도로 처리된 기능은 CSV, JSON은 물론 NumPy 배열이나 HDF5와 같은 바이너리 형식을 포함한 다양한 파일 형식으로 저장할 수 있습니다. 데이터를 메모리에 빠르게 다시 로드할 수 있도록 기계 학습 라이브러리와 호환되는 형식으로 데이터를 저장하십시오.

3. 클라우드 기반 스토리지 솔루션 사용

• Google Drive 또는 Amazon S3와 같은 클라우드 기반 스토리지 솔루션은 Python 기계 학습 작업을 다시 시작한 후의 또 다른 옵션입니다. 이러한 서비스를 사용하면 모델 체크포인트와 데이터를 클라우드에 저장하고 로컬 시스템이 다시 시작된 경우에도 모든 워크스테이션에서 검색할 수 있습니다.

• 클라우드 기반 저장소 옵션을 사용하려면 먼저 원하는 서비스로 계정을 만든 다음 라이브러리나 도구를 사용하여 파일을 업로드하고 다운로드해야 합니다. 예를 들어 다운 라이브러리를 사용하여 Google 드라이브에서 파일을 다운로드하거나 boto3 라이브러리를 사용하여 Amazon S3와 통신할 수 있습니다.

4. 컨테이너화 사용

• 재부팅 후 Python 기계 학습 작업을 재개하는 또 다른 방법은 컨테이너화입니다. 컨테이너를 사용하면 코드와 종속성을 시스템이나 환경 간에 쉽게 전송할 수 있는 이식 가능한 엔터티로 결합할 수 있습니다.

• 컨테이너화를 사용하려면 먼저 Python 코드, 종속성, 필요한 데이터 또는 체크포인트가 포함된 Docker 이미지를 생성해야 합니다. 그런 다음 Docker가 설치된 모든 시스템에서 이 이미지를 실행할 수 있으므로 종속성을 다시 로드하거나 환경을 다시 구축할 필요가 없습니다.

5. 버전 관리 사용

• 마지막으로 버전 제어를 사용하는 것은 재부팅 후에도 Python 기계 학습 작업을 계속하는 또 다른 방법입니다. Git 또는 SVN과 같은 버전 제어 솔루션을 사용하면 시간이 지남에 따라 코드와 데이터의 변경 사항을 추적할 수 있으며 예기치 않은 재시작이나 오류로 인한 작업 손실을 방지할 수 있습니다.

• 버전 제어를 활용하려면 먼저 프로젝트에 대한 저장소를 구축한 다음 정기적으로 저장소에 변경 사항을 커밋해야 합니다. 이를 통해 코드와 데이터의 변경 사항을 기록하고 문제가 발생한 경우 이전 버전으로 간단히 되돌릴 수 있습니다.

버전 제어 외에도 GitHub 또는 GitLab과 같은 클라우드 기반 Git 저장소를 사용하면 자동 백업, 협업 기능, 다른 서비스에 대한 연결과 같은 다른 이점을 제공합니다.

결론

예기치 않은 기계 재시작을 처리하는 것은 특히 기계 학습 프로젝트 작업 시 짜증나고 시간이 많이 걸리는 프로세스일 수 있습니다. 그러나 체크포인트, 클라우드 기반 스토리지 솔루션, 컨테이너화, 버전 제어 등 이 문서에서 설명한 일부 전략을 사용하면 예기치 않은 다시 시작의 영향을 줄이고 작업을 더 빠르고 간단하게 계속할 수 있습니다.

귀하의 고유한 프로젝트와 요구 사항에 따라 대체 전략이 다소 적합할 수 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 대량의 데이터를 처리하는 경우 모든 것을 온프레미스에 유지하는 것보다 클라우드 기반 스토리지 솔루션이 더 실용적일 수 있습니다.

따라서 재부팅 후 Python 기계 학습 작업을 올바르게 계속하기 위한 핵심은 미리 계획을 세우고 예상치 못한 중단에 대비하는 것입니다. 이러한 전략 중 일부를 작업 흐름에 통합하면 작업을 더욱 강력하게 만들고 예상치 못한 중단의 영향을 덜 받는 데 도움이 될 수 있습니다.

위 내용은 기계가 다시 시작되면 Python Machine Learning을 재개하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!