Maximizando el Rendimiento de la IA: Ajuste de Hiperparámetros y Optimización de Software

En el campo en constante evolución de la inteligencia artificial (IA), los científicos de datos buscan continuamente métodos para mejorar el rendimiento de sus aplicaciones. Una estrategia efectiva es utilizar software de aprendizaje automático optimizado en lugar de depender de paquetes estándar. Además, el ajuste de hiperparámetros a través de plataformas como SigOpt puede mejorar significativamente la precisión y eficiencia del modelo.

El PLAsTiCC (Photometric LSST Astronomical Time-Series Classification Challenge) es un desafío de datos abierto destinado a clasificar objetos celestes en función de sus variaciones de brillo. Utilizando datos simulados de series temporales astronómicas, este desafío se prepara para futuras observaciones del Large Synoptic Survey Telescope en Chile. Los participantes deben clasificar objetos en una de 14 clases, pasando de un pequeño conjunto de entrenamiento de 1.4 millones de filas a un enorme conjunto de prueba de 189 millones de filas.

El desarrollo de un modelo de IA se puede segmentar en tres fases clave: 1. **Readcsv**: Esta fase implica cargar datos de entrenamiento y prueba junto con metadatos en dataframes de pandas. 2. **ETL (Extraer, Transformar, Cargar)**: Aquí, los dataframes se manipulan y procesan para prepararlos para el algoritmo de entrenamiento. 3. **ML (Aprendizaje Automático)**: Esta fase emplea el método del árbol de histograma de la biblioteca XGBoost para entrenar el modelo de clasificación, que luego se valida cruzadamente y se utiliza para clasificar objetos en el extenso conjunto de prueba.

Para mejorar el rendimiento de las fases Readcsv y ETL, se utiliza Intel® Distribution for Modin*. Esta biblioteca de dataframes paralela y distribuida, que se adhiere a la API de pandas, permite mejoras significativas en el rendimiento de las operaciones de dataframes con cambios mínimos en el código. Al aprovechar esta biblioteca, el procesamiento de datos se vuelve más eficiente y escalable.

Para la fase de aprendizaje automático, se emplea la biblioteca XGBoost optimizada para la arquitectura de Intel®. Esta versión de XGBoost está diseñada para mejorar la eficiencia de la caché y los patrones de acceso a la memoria, lo que permite un mejor rendimiento en procesadores Intel®. Los usuarios pueden acceder fácilmente a esta versión optimizada instalando el paquete más reciente de XGBoost.

Para mejorar aún más el rendimiento del modelo, se realiza el ajuste de hiperparámetros utilizando SigOpt, una plataforma de desarrollo de modelos que simplifica el proceso de optimización. SigOpt rastrea experimentos de entrenamiento, visualiza resultados y escala la optimización de hiperparámetros para varios modelos. Al identificar los valores óptimos de los parámetros, SigOpt ayuda a lograr las mejores métricas de precisión y tiempo para el desafío PLAsTiCC.

La integración de software optimizado y ajuste de hiperparámetros ha resultado en mejoras de rendimiento notables. El uso de la pila de software optimizada produjo una aceleración de 18x de extremo a extremo en las fases del PLAsTiCC. Además, el ajuste de hiperparámetros de SigOpt contribuyó con una mejora adicional de 5.4x en el rendimiento del aprendizaje automático, culminando en una mejora general de 1.5x.

Las optimizaciones de rendimiento se lograron utilizando una configuración de hardware robusta: 2 procesadores Intel® Xeon® Platinum 8280L (28 núcleos), ejecutando Ubuntu 20.04.1 LTS con 384 GB de RAM. La pila de software incluyó scikit-learn, pandas, XGBoost y otras bibliotecas optimizadas para el rendimiento.

Los pasos descritos demuestran las significativas mejoras de rendimiento alcanzables en cargas de trabajo de IA a través del uso de paquetes de software optimizados, bibliotecas y herramientas de ajuste de hiperparámetros. Al aprovechar estas tecnologías, los científicos de datos pueden desbloquear todo el potencial de sus aplicaciones de IA.