Pour maximiser les performances d'apprentissage profondL'apprentissage profond (Deep Learning) est une branche de l'IA utilisant des réseaux de neurones multicouches pour modéliser des données complexes et automatiser l'extraction de caractéristiques. sur l'architecture distribuée de CAS Cloud Analytic ServicesMoteur d'exécution in-memory de SAS Viya. Il assure le traitement massivement parallèle (MPP) et distribué des données pour optimiser les performances analytiques et le passage à l'échelle., l'action dlTrain propose plusieurs leviers majeurs. Premièrement, vous devez activer le traitement matériel via le paramètre gpu. Cela permet non seulement d'exploiter plusieurs cartes graphiques simultanément, mais aussi d'activer la précision mixte FP16 ou l'accélération TensorRT pour une exécution ultra-rapide des calculs matriciels. Deuxièmement, optimisez l'apprentissage distribué en modifiant la clé mode dans le paramètre optimizer. Vous pouvez passer d'une descente de gradient stochastique synchrone standard à des approches asynchrones ou élastiques qui minimisent les temps d'attente lors de l'échange des poids entre les nœuds travailleurs.
Comment accélérer drastiquement l'entraînement de vos réseaux de neurones complexes sur SAS Viya ?
Optimisation Deep Learning sur CAS
Exemples pour l'action dlTrain
Entraînement basique d'un modèle DNN
Ce code entraîne le modèle 'iris_model' avec les paramètres par défaut de l'optimiseur.
Entraînement avancé avec algorithme ADAM et sauvegarde des meilleurs poids
Entraînement utilisant l'optimiseur ADAM, avec des logs détaillés et la sauvegarde des poids optimaux, en s'arrêtant plus tôt si stagnation.
Conseil de l'Expert
Pour éviter les goulots d'étranglement lors de l'entraînement distribué, privilégiez toujours le format de table .sashdat sur un système de fichiers orienté "path" (comme un PVC Kubernetes en RWX) plutôt que des imports CSV massifs en session. Cela permet à chaque worker CAS d'accéder aux données via le memory-mapping, éliminant les temps de chargement redondants.
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