Maximizando o Desempenho da IA: Ajuste de Hiperparâmetros e Otimização de Software

No campo em constante evolução da inteligência artificial (IA), os cientistas de dados estão continuamente buscando métodos para melhorar o desempenho de suas aplicações. Uma estratégia eficaz é utilizar software de aprendizado de máquina otimizado em vez de depender de pacotes padrão. Além disso, o ajuste de hiperparâmetros por meio de plataformas como SigOpt pode melhorar significativamente a precisão e a eficiência do modelo.

O PLAsTiCC (Photometric LSST Astronomical Time-Series Classification Challenge) é um desafio de dados aberto destinado a classificar objetos celestes com base em suas variações de brilho. Utilizando dados simulados de séries temporais astronômicas, este desafio se prepara para futuras observações do Large Synoptic Survey Telescope no Chile. Os participantes devem classificar objetos em uma das 14 classes, passando de um pequeno conjunto de treinamento de 1,4 milhão de linhas para um enorme conjunto de teste de 189 milhões de linhas.

O desenvolvimento de um modelo de IA pode ser segmentado em três fases principais: 1. **Readcsv**: Esta fase envolve o carregamento de dados de treinamento e teste, juntamente com metadados, em dataframes do pandas. 2. **ETL (Extrair, Transformar, Carregar)**: Aqui, os dataframes são manipulados e processados para prepará-los para o algoritmo de treinamento. 3. **ML (Aprendizado de Máquina)**: Esta fase utiliza o método de árvore de histograma da biblioteca XGBoost para treinar o modelo de classificação, que é então validado cruzadamente e utilizado para classificar objetos no extenso conjunto de teste.

Para melhorar o desempenho das fases Readcsv e ETL, utiliza-se o Intel® Distribution for Modin*. Esta biblioteca de dataframe paralela e distribuída, que adere à API do pandas, permite melhorias significativas no desempenho das operações de dataframe com mínimas alterações de código. Ao aproveitar esta biblioteca, o processamento de dados se torna mais eficiente e escalável.

Para a fase de aprendizado de máquina, utiliza-se a biblioteca XGBoost otimizada para a arquitetura Intel®. Esta versão do XGBoost é projetada para melhorar a eficiência de cache e os padrões de acesso à memória, permitindo um melhor desempenho em processadores Intel®. Os usuários podem acessar facilmente esta versão otimizada instalando o pacote XGBoost mais recente.

Para aprimorar ainda mais o desempenho do modelo, o ajuste de hiperparâmetros é realizado usando o SigOpt, uma plataforma de desenvolvimento de modelos que simplifica o processo de otimização. O SigOpt rastreia experimentos de treinamento, visualiza resultados e escala a otimização de hiperparâmetros para vários modelos. Ao identificar os valores de parâmetros ideais, o SigOpt ajuda a alcançar as melhores métricas de precisão e tempo para o desafio PLAsTiCC.

A integração de software otimizado e ajuste de hiperparâmetros resultou em melhorias de desempenho notáveis. O uso da pilha de software otimizada proporcionou um aumento de 18x na velocidade de ponta a ponta nas fases do PLAsTiCC. Além disso, o ajuste de hiperparâmetros do SigOpt contribuiu com uma melhoria adicional de 5,4x no desempenho de aprendizado de máquina, culminando em um aprimoramento geral de 1,5x.

As otimizações de desempenho foram alcançadas utilizando uma configuração de hardware robusta: 2 processadores Intel® Xeon® Platinum 8280L (28 núcleos), rodando Ubuntu 20.04.1 LTS com 384 GB de RAM. A pilha de software incluiu scikit-learn, pandas, XGBoost e outras bibliotecas otimizadas para desempenho.

Os passos delineados demonstram as significativas melhorias de desempenho alcançáveis em cargas de trabalho de IA por meio do uso de pacotes de software otimizados, bibliotecas e ferramentas de ajuste de hiperparâmetros. Ao aproveitar essas tecnologias, os cientistas de dados podem desbloquear todo o potencial de suas aplicações de IA.