AI प्रदर्शन को अधिकतम करना: हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग और सॉफ़्टवेयर ऑप्टिमाइजेशन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के लगातार विकसित होते क्षेत्र में, डेटा वैज्ञानिक अपने अनुप्रयोगों के प्रदर्शन को बढ़ाने के तरीकों की खोज में लगे रहते हैं। एक प्रभावी रणनीति है मानक पैकेजों पर निर्भर रहने के बजाय अनुकूलित मशीन लर्निंग सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना। इसके अतिरिक्त, SigOpt जैसे प्लेटफार्मों के माध्यम से हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग मॉडल की सटीकता और दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से सुधार सकती है।

PLAsTiCC (Photometric LSST Astronomical Time-Series Classification Challenge) एक ओपन डेटा चुनौती है जिसका उद्देश्य आकाशीय वस्तुओं को उनकी चमक में बदलाव के आधार पर वर्गीकृत करना है। इस चुनौती में अनुकरणीय खगोलीय समय-श्रृंखला डेटा का उपयोग किया जाता है, जो चिली में बड़े सिनोप्टिक सर्वे टेलीस्कोप से भविष्य के अवलोकनों के लिए तैयारी करता है। प्रतिभागियों को 14 वर्गों में से एक में वस्तुओं को वर्गीकृत करना होता है, जो 1.4 मिलियन पंक्तियों के छोटे प्रशिक्षण सेट से 189 मिलियन पंक्तियों के विशाल परीक्षण सेट में संक्रमण करता है।

AI मॉडल के विकास को तीन प्रमुख चरणों में विभाजित किया जा सकता है: 1. **Readcsv**: इस चरण में प्रशिक्षण और परीक्षण डेटा के साथ-साथ मेटाडेटा को पांडा डेटा फ्रेम में लोड किया जाता है। 2. **ETL (Extract, Transform, Load)**: यहाँ, डेटा फ्रेम को प्रशिक्षक एल्गोरिदम के लिए तैयार करने के लिए संशोधित और संसाधित किया जाता है। 3. **ML (Machine Learning)**: इस चरण में वर्गीकरण मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए XGBoost पुस्तकालय से हिस्टोग्राम ट्री विधि का उपयोग किया जाता है, जिसे फिर क्रॉस-मान्य किया जाता है और बड़े परीक्षण सेट में वस्तुओं को वर्गीकृत करने के लिए उपयोग किया जाता है।

Readcsv और ETL चरणों के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए Intel® Distribution for Modin* का उपयोग किया जाता है। यह समानांतर और वितरित डेटा फ्रेम लाइब्रेरी, जो पांडा API के अनुसार है, डेटा फ्रेम संचालन में महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार की अनुमति देती है, जिसमें न्यूनतम कोड परिवर्तनों की आवश्यकता होती है। इस लाइब्रेरी का लाभ उठाकर, डेटा प्रोसेसिंग अधिक कुशल और स्केलेबल हो जाती है।

मशीन लर्निंग चरण के लिए, Intel® आर्किटेक्चर के लिए अनुकूलित XGBoost पुस्तकालय का उपयोग किया जाता है। XGBoost का यह संस्करण कैश दक्षता और मेमोरी एक्सेस पैटर्न में सुधार के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे Intel® प्रोसेसर पर बेहतर प्रदर्शन संभव होता है। उपयोगकर्ता आसानी से नवीनतम XGBoost पैकेज स्थापित करके इस अनुकूलित संस्करण तक पहुँच सकते हैं।

मॉडल के प्रदर्शन को और बढ़ाने के लिए, SigOpt का उपयोग करके हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग की जाती है, जो एक मॉडल विकास प्लेटफार्म है जो ऑप्टिमाइजेशन प्रक्रिया को सरल बनाता है। SigOpt प्रशिक्षण प्रयोगों को ट्रैक करता है, परिणामों का दृश्यांकन करता है, और विभिन्न मॉडलों के लिए हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइजेशन को स्केल करता है। सर्वोत्तम सटीकता और समय मेट्रिक्स प्राप्त करने में SigOpt मदद करता है।

अनुकूलित सॉफ़्टवेयर और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के एकीकरण ने उल्लेखनीय प्रदर्शन सुधारों का परिणाम दिया है। अनुकूलित सॉफ़्टवेयर स्टैक के उपयोग ने PLAsTiCC चरणों में 18x एंड-टू-एंड गति में सुधार किया। इसके अतिरिक्त, SigOpt की हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग ने मशीन लर्निंग प्रदर्शन में 5.4x सुधार में योगदान दिया, जिससे कुल मिलाकर 1.5x सुधार हुआ।

प्रदर्शन ऑप्टिमाइजेशन एक मजबूत हार्डवेयर सेटअप का उपयोग करके प्राप्त किया गया: 2 Intel® Xeon® Platinum 8280L प्रोसेसर (28 कोर), Ubuntu 20.04.1 LTS के साथ 384 GB RAM पर चल रहे हैं। सॉफ़्टवेयर स्टैक में scikit-learn, pandas, XGBoost, और प्रदर्शन के लिए अनुकूलित अन्य पुस्तकालय शामिल थे।

उपरोक्त चरण यह दर्शाते हैं कि अनुकूलित सॉफ़्टवेयर पैकेज, पुस्तकालयों और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग उपकरणों के उपयोग के माध्यम से AI कार्यभार में महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार संभव हैं। इन तकनीकों का लाभ उठाकर, डेटा वैज्ञानिक अपने AI अनुप्रयोगों की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं।