19、机器学习训练任务的扩展与优化指南

机器学习训练任务的扩展与优化指南

在机器学习训练过程中，如何合理扩展训练任务以及优化训练效率是至关重要的。本文将通过实际案例，探讨不同场景下的训练挑战及解决方案，同时介绍 SageMaker 的管道模式（Pipe Mode）及其应用。

1. 实例选择与性能评估

在选择训练实例时，需要综合考虑性能和成本。以 GPU 实例为例，对比不同实例的性能和成本是很有必要的。

实例类型	速度提升	成本降低
GPU 实例	56%	32%
ml.p3.2xlarge	15%	成本是原选择的 3 倍多

从上述表格可以看出，GPU 实例在速度和成本上都有明显优势。然而，GPU 内存利用率低可能意味着还有优化空间。但在监督模式下，批量大小可能无法调整。

另外，尝试对语义分割训练任务进行多 GPU 扩展时，理论上在 n 个 GPU 上训练等同于在一个具有 n 倍 GPU 内存的 GPU 上训练，但实际效果并不理想。使用 4 个 GPU 仅获得 2 倍的加速，使用 8 个 GPU 时情况更糟，且准确率显著下降。这表明盲目增加硬件并不一定能解决问题，实验和分析结果至关重要。

2. 常见训练挑战及解决方案