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Fine Tuning and Scaling Hugging Face with Ray AIR(Ray AIR を用いたHugging Faceの微調整とスケーリング)

DAIS2023 Databricks
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はじめに

GLB事業部Global Engineering部 佐々木です。 現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加している儀保の報告をもとに、セッションの内容をまとめた記事を書きました。

DAISでのセッションに関する記事は、以下の特設サイトにまとめています。

https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit-2023/

RayフレームワークとHugging Faceの統合によるスケーラブルな機械学習の実現

​ 今回は、「Fine Tuning and Scaling Hugging Face with Ray AIR」について、日本の読者の皆さんにわかりやすく解説していきたいと思います。この講演では、分散コンピューティングを容易にするRayフレームワークと、Hugging Faceの機械学習の進歩を統合することで、スケーラブルな機械学習を実現する方法が紹介されました。 ​ 講演の発表者は、AnyScaleのリードデベロッパーアドボケートであるJules Dungy氏と、AnyScaleのソフトウェアエンジニアであるAnthony Baum氏です。彼らは、機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、分散コンピューティングに興味のある開発者を対象に、分散コンピューティングの必要性やHugging Faceの機械学習の進歩、Rayフレームワークの概要などを説明しました。 ​ それでは、彼らが紹介したスケーラブルな機械学習の実現方法について、順を追って解説していきましょう！ ​

RayフレームワークとHugging Faceの統合によるスケーラブルな機械学習

​ まずはじめに、RayフレームワークとHugging Faceの統合により、スケーラブルな機械学習が実現されることが説明されました。具体的には、以下のような手順で実現されます。 ​

  1. Rayフレームワークを利用して、分散コンピューティング環境を構築する
  2. Hugging Faceのトランスフォーマーモデルを、この環境で学習・推論する
  3. 必要に応じて、環境をスケールアップ・ダウンすることで、効率的な機械学習を実現する

​ このように、RayフレームワークとHugging Faceの統合により、分散コンピューティングが容易になり、スケーラブルな機械学習が実現されることがわかります。 ​

RAI AIRの機能と柔軟性

​ RAI AIRは、以下のような機能と柔軟性を提供しています。 ​

  1. 分散コンピューティングの簡素化: Rayフレームワークを利用することで、分散コンピューティングを簡単に実現できます。これにより、複数のマシンやクラスタ上でのモデルのトレーニングが容易になります。
  2. Hugging Faceとの統合: Hugging Faceは、自然言語処理や画像認識などの機械学習タスクにおいて、最先端のモデルやデータセットを提供しています。RAI AIRは、これらのリソースを活用し、効率的な機械学習開発をサポートします。
  3. 柔軟な設定: RAI AIRは、モデルのトレーニングや評価に関する様々な設定をカスタマイズできるように設計されています。これにより、開発者は自分のニーズに合わせて最適な設定を選択できます。

​

最新の概念や機能の活用

​ RAI AIRは、最新の概念や機能を活用して、機械学習開発をさらに効率化しています。例えば、以下のような機能があります。 ​ - 自動ハイパーパラメータチューニング: RAI AIRは、RayのTuneライブラリを利用して、自動的にハイパーパラメータの最適化を行うことができます。これにより、開発者は手動でハイパーパラメータを調整する手間を省くことができます。 - モデルの蒸留: RAI AIRは、モデルの蒸留という技術を利用して、大規模なモデルをより小さなモデルに圧縮することができます。これにより、推論速度の向上やリソースの節約が可能になります。 ​ これらの機能を活用することで、RAI AIRは、スケーラブルで効率的な機械学習開発を実現しています。今後も、最新の技術や概念を取り入れながら、機械学習開発の効率化を目指していくことでしょう。 ​

まとめ

​ 今回の講演では、RayフレームワークとHugging Faceの統合によるスケーラブルな機械学習の実現方法が紹介されました。RAI AIRの機能や柔軟性、最新の概念や機能の活用により、機械学習開発が効率化され、スケーラブルな機械学習が実現されることがわかりました。今後、このような技術の進歩により、機械学習の分野がさらに発展していくことが期待されます。 折りた

​おわりに

現地でのDAISに参加しているメンバーからの報告をもとに、セッションの内容を解説しました。 DAIS期間中では、セッションに関する記事を以下の特設サイトに順次上げていきますので、見ていただけると幸いです。

https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit-2023/

引き続きどうぞよろしくお願いします！