Distributed Training এবং Data Parallelism

Distributed Training এবং Data Parallelism হল দুটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল যা মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং মডেলগুলির ট্রেনিং প্রক্রিয়া দ্রুত এবং দক্ষ করতে ব্যবহৃত হয়, বিশেষত যখন মডেলটি বড় ডেটাসেট বা বৃহত মডেল আর্কিটেকচারে প্রশিক্ষিত হয়। এই কৌশলগুলি মডেল ট্রেনিং প্রক্রিয়া অপ্রত্যাশিত সময়ে দ্রুত করতে এবং কম্পিউটিং রিসোর্সগুলির ব্যবহার আরও কার্যকরী করতে সহায়ক।

১. Distributed Training কী?

Distributed Training হলো একটি কৌশল যা একাধিক কম্পিউটার বা নোডে মডেল ট্রেনিংয়ের প্রক্রিয়া বিভক্ত করে। এটি বড় মডেল বা বড় ডেটাসেটের জন্য ট্রেনিং সময়কে উল্লেখযোগ্যভাবে কমাতে সাহায্য করে। যখন ডেটা বা মডেল এত বড় হয়ে যায় যে একক মেশিনে তা প্রশিক্ষণ করা সম্ভব হয় না, তখন distributed training ব্যবহার করা হয়।

Distributed training এ সাধারণত দুটি পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়:

1. Model Parallelism:
   • মডেলটির বিভিন্ন অংশ একাধিক মেশিনে ভাগ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের বিভিন্ন স্তরগুলি একাধিক মেশিনে চলতে পারে। প্রতিটি মেশিন মডেলের একটি অংশের জন্য দায়ী থাকে।
   • এটি বিশেষভাবে ব্যবহৃত হয় যখন মডেল খুব বড় হয় এবং একক মেশিনে এটি রাখা সম্ভব নয়।
2. Data Parallelism:
   • Data Parallelism হল একটি কৌশল যেখানে ডেটাসেটটি একাধিক মেশিনে বিভক্ত করা হয়, এবং প্রতিটি মেশিন একই মডেল ট্রেনিং করে তবে আলাদা আলাদা ডেটার উপর। পরে, প্রতিটি মেশিনের ফলাফল একত্রিত করা হয়।
   • এটি একটি সাধারণ কৌশল, যেখানে ডেটার বড় ভলিউম মডেলকে দ্রুত প্রশিক্ষিত করতে ব্যবহৃত হয়।

২. Data Parallelism কী?

Data Parallelism একটি শক্তিশালী কৌশল যা Distributed Training এর অংশ হিসাবে ব্যবহৃত হয়। এটি ডেটা ভাগ করে একাধিক কম্পিউটিং ইউনিটে (যেমন, GPU বা নোড) পাঠানো হয় এবং সেগুলির মধ্যে সমান্তরালভাবে ট্রেনিং করা হয়। প্রতিটি কম্পিউটিং ইউনিট একই মডেল ব্যবহার করে, তবে আলাদা আলাদা ডেটা নিয়ে কাজ করে। তারপরে, মডেলের প্রতিটি ইউনিটের গ্র্যাডিয়েন্ট একত্রিত করা হয় এবং মডেলটি আপডেট করা হয়।

Data Parallelism এর প্রক্রিয়া:

1. ডেটা বিভাজন (Data Splitting):
   • ডেটাসেটকে সমান অংশে ভাগ করা হয় এবং প্রত্যেকটি অংশ একটি আলাদা কম্পিউটিং ইউনিটে পাঠানো হয়।
2. মডেল ট্রেনিং:
   • প্রতিটি ইউনিটে একে একে ডেটার অংশগুলোর উপর মডেলটি ট্রেনিং করা হয়। প্রতিটি ইউনিট তার নিজস্ব গ্র্যাডিয়েন্ট ক্যালকুলেট করে।
3. গ্র্যাডিয়েন্ট একত্রিতকরণ (Gradient Aggregation):
   • সমস্ত ইউনিটের গ্র্যাডিয়েন্ট একত্রিত করা হয়। সাধারণত, এই গ্র্যাডিয়েন্টগুলো গড় (average) করা হয়।
4. মডেল আপডেট:
   • একত্রিত গ্র্যাডিয়েন্ট ব্যবহারের মাধ্যমে মডেলটি আপডেট করা হয়।

Data Parallelism এর সুবিধা:

• দ্রুত প্রশিক্ষণ: মডেল দ্রুত প্রশিক্ষিত হয় কারণ ডেটার বিভিন্ন অংশ সমান্তরালভাবে প্রসেস করা হয়।
• স্কেলেবিলিটি: বড় ডেটাসেট এবং মডেল ট্রেনিংয়ের জন্য এটি সহজে স্কেল করা যায়।

৩. Distributed Training এর বাস্তব উদাহরণ

• Horovod:
  • Horovod একটি ওপেন সোর্স লাইব্রেরি যা TensorFlow, Keras, PyTorch ইত্যাদি ফ্রেমওয়ার্কের সাথে সমন্বিত হয়ে distributed training সহজভাবে করতে সাহায্য করে।
  • এটি data parallelism পদ্ধতি অনুসরণ করে এবং একাধিক GPU/CPU তে সমান্তরালভাবে ট্রেনিং সম্পাদন করে।
• PyTorch Distributed:
  • PyTorch এর DistributedDataParallel (DDP) মডিউল ব্যবহার করে একাধিক GPU বা মেশিনে মডেল ট্রেনিং সম্পাদন করা যায়।
  • এটি মডেল ট্রেনিংয়ের জন্য মডেল প্যারামিটার সমান্তরালভাবে আপডেট করে এবং গ্র্যাডিয়েন্ট একত্রিত করে।

৪. Data Parallelism এর বাস্তব উদাহরণ

ধরা যাক, আমরা একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল ট্রেনিং করছি এবং আমাদের কাছে একটি বড় ডেটাসেট রয়েছে। আমরা যদি Data Parallelism ব্যবহার করি, তাহলে আমাদের ডেটাসেটটি বিভিন্ন ভাগে বিভক্ত হবে এবং একাধিক GPU বা মেশিনে একসাথে ট্রেনিং হবে। প্রতিটি GPU আলাদা ডেটা নিয়ে কাজ করবে এবং শেষে গ্র্যাডিয়েন্টগুলো একত্রিত হবে। PyTorch এ এই কাজটি করার জন্য torch.nn.DataParallel ব্যবহার করা যায়।

import torch
import torch.nn as nn

# Define a simple neural network
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 5)
        
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# Create model and move it to GPUs
model = SimpleNet()
model = nn.DataParallel(model)  # This will enable data parallelism across available GPUs

# Dummy input
input_data = torch.randn(64, 10)  # Batch of 64 samples with 10 features each

# Forward pass
output = model(input_data)

এখানে nn.DataParallel ব্যবহার করা হয়েছে, যা একাধিক GPU তে সমান্তরালভাবে ট্রেনিং সম্পাদন করবে এবং গ্র্যাডিয়েন্ট একত্রিত করবে।

৫. Distributed Training এবং Data Parallelism এর মধ্যে পার্থক্য

সারাংশ

Distributed Training এবং Data Parallelism হল মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং মডেলগুলির প্রশিক্ষণ দ্রুত করার দুটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল। Data Parallelism একাধিক GPU/CPU তে ডেটা ভাগ করে কাজ করে এবং গ্র্যাডিয়েন্ট একত্রিত করে, যেখানে Distributed Training মডেল বা ডেটাকে একাধিক মেশিনে ভাগ করে ট্রেনিং করে। এই কৌশলগুলি মডেল এবং ডেটাসেটের আকার বাড়ানোর সাথে সাথে প্রশিক্ষণ সময় কমাতে সাহায্য করে।