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GPU en tant que service : explication claire pour un calcul efficace

GPU en tant que service : explication claire pour un calcul efficace

Misskey AI

Comprendre l'écosystème du GPU en tant que service

L'essor du calcul accéléré par GPU

La croissance exponentielle des données et la demande croissante de calcul haute performance ont entraîné le besoin de ressources de calcul plus puissantes et efficaces. Les systèmes traditionnels basés sur le CPU ont eu du mal à suivre les exigences de calcul des charges de travail modernes, notamment dans des domaines tels que l'apprentissage profond, le calcul haute performance (HPC) et l'analyse de données.

Entrez l'unité de traitement graphique (GPU), un composant matériel spécialisé initialement conçu pour le rendu graphique dans les jeux vidéo et d'autres applications multimédia. Cependant, les capacités de traitement parallèle inhérentes des GPU en ont fait une alternative attrayante aux CPU traditionnels pour une large gamme de tâches nécessitant beaucoup de calculs.

Les GPU excellent dans l'exécution simultanée de nombreux calculs simples et répétitifs, les rendant très efficaces pour les tâches pouvant être parallélisées, comme l'apprentissage automatique, les simulations scientifiques et le traitement d'images/vidéos. Cela a conduit à l'essor du calcul accéléré par GPU, où les GPU sont utilisés conjointement avec les CPU pour déléguer et accélérer des charges de travail spécifiques.

Les avantages du calcul accéléré par GPU comprennent :

  1. Amélioration des performances : les GPU peuvent nettement surpasser les CPU pour certains types de charges de travail, offrant des vitesses de traitement et un débit bien plus élevés.
  2. Efficacité énergétique : les GPU sont généralement plus économes en énergie que les CPU, en faisant une solution plus rentable et plus écologique pour le calcul haute performance.
  3. ... Évolutivité : En ajoutant plus d'unités GPU, les organisations peuvent faire évoluer leur puissance de calcul pour répondre à la demande croissante de leurs charges de travail.
  4. Polyvalence : Les GPU peuvent être appliqués à une large gamme d'applications, de l'apprentissage en profondeur et des simulations scientifiques au rendu vidéo et à l'extraction de crypto-monnaie.

Alors que la demande de calcul accéléré par GPU continue de croître, l'écosystème qui l'entoure a également évolué, donnant naissance à un nouveau modèle de service connu sous le nom de GPU en tant que service (GPUaaS).

Exploration du GPU en tant que service (GPUaaS)

Le GPU en tant que service (GPUaaS) est un modèle de calcul basé sur le cloud qui permet aux utilisateurs d'accéder et d'utiliser les ressources GPU à la demande, sans avoir à gérer l'infrastructure matérielle sous-jacente. Ce modèle est similaire aux offres bien établies d'Infrastructure en tant que service (IaaS) et de Plateforme en tant que service (PaaS), où les utilisateurs peuvent louer des ressources de calcul auprès d'un fournisseur de cloud plutôt que d'investir et de maintenir leur propre matériel.

Dans le modèle GPUaaS, les fournisseurs de services cloud proposent des machines virtuelles (VM) ou des serveurs bare-metal alimentés par des GPU qui peuvent être provisionnés et accessibles aux utilisateurs selon leurs besoins. Cela permet aux organisations de tirer parti de la puissance du calcul accéléré par GPU sans les investissements initiaux et les frais de maintenance continus requis pour une infrastructure GPU sur site.

Les principales caractéristiques et avantages du modèle GPUaaS incluent :

  1. Évolutivité et élasticité : Le GPUaaS permet aux utilisateurs de faire évoluer leurs ressources GPU vers le haut ou vers le bas en fonction de leurs besoins de calcul changeants, sans avoir à provisionner et à gérer le matériel physique.

  2. Optimisation des coûts : En louant des ressources GPU à la demande, les utilisateurs peuvent éviter les coûts initiaux élevés et les dépenses de maintenance continues associées à la possession et à l'exploitation de leur propre infrastructure GPU.

  3. Accessibilité : Le GPUaaS rend le calcul accéléré par GPU accessible à un plus large éventail d'organisations, y compris celles disposant de ressources ou de budgets informatiques limités, en abaissant les barrières à l'entrée.

  4. Flexibilité : Le GPUaaS offre une flexibilité aux utilisateurs, leur permettant de s'adapter rapidement à l'évolution de leurs besoins en matière de calcul accéléré par GPU. PUaaS offre aux utilisateurs la flexibilité de choisir le matériel GPU et les configurations qui correspondent le mieux à leurs charges de travail et à leurs exigences spécifiques, sans être limités par leurs propres investissements matériels.

  5. Réduction des coûts informatiques: Avec GPUaaS, les utilisateurs peuvent se concentrer sur leurs activités commerciales principales et déléguer la gestion de l'infrastructure GPU sous-jacente au fournisseur de services cloud.

L'essor du cloud computing a été un élément clé de l'adoption du modèle GPUaaS, car il permet aux fournisseurs cloud de regrouper et de gérer efficacement leurs ressources GPU pour servir plusieurs clients simultanément. En tirant parti de la évolutivité, de la haute disponibilité et de la portée mondiale des plateformes cloud, les offres GPUaaS peuvent fournir aux utilisateurs un accès à la demande aux ressources GPU depuis n'importe où dans le monde.

Fournisseurs et offres sur le marché GPUaaS

Le marché GPUaaS a vu l'émergence de plusieurs grands fournisseurs de services cloud proposant des services de calcul accélérés par GPU, chacun avec ses propres offres et caractéristiques uniques. Parmi les principaux acteurs de l'écosystème GPUaaS, on peut citer :

  1. Amazon Web Services (AWS): AWS propose des instances alimentées par GPU via son service Elastic Compute Cloud (EC2), avec des options allant des GPU NVIDIA Tesla V100 aux derniers GPU NVIDIA A100.
  2. Microsoft Azure: Azure fournit des machines virtuelles (VM) accélérées par GPU et des services cloud dédiés alimentés par GPU, tels qu'Azure Machine Learning et Azure Batch.
  3. Google Cloud Platform (GCP): GCP propose des instances Compute Engine accélérées par GPU et des services spécialisés comme Google Cloud AI Platform, qui intègre des ressources GPU pour les charges de travail d'apprentissage automatique.
  4. IBM Cloud: IBM Cloud fournit des serveurs virtuels et des serveurs physiques alimentés par GPU, répondant à une variété d'utilisations accélérées par GPU.
  5. Oracle Cloud Infrastructure (OCI): OCI propose des instances Compute accélérées par GPU, tirant parti des GPU NVIDIA pour prendre en charge une gamme de charges de travail, notamment l'apprentissage en profondeur, le calcul haute performance et l'analyse de données.

Lors du choix d'un fournisseur GPUaaS, les organisations. Les organisations devraient prendre en compte plusieurs facteurs, tels que la disponibilité du matériel GPU, les caractéristiques de performance, les modèles de tarification, l'intégration avec les outils et les flux de travail existants, ainsi que l'écosystème global de services et de support offert par le fournisseur.

Par exemple, AWS propose une large gamme d'instances EC2 alimentées par des GPU, y compris les derniers GPU Tensor Core NVIDIA A100, qui sont bien adaptés aux charges de travail de deep learning à grande échelle et de calcul haute performance. Microsoft Azure, d'un autre côté, offre une intégration plus transparente avec sa suite plus large de services cloud, ce qui en fait un choix convaincant pour les organisations déjà investies dans l'écosystème Microsoft.

En fin de compte, le choix du fournisseur de GPUaaS dépendra des besoins et des exigences spécifiques de l'organisation, ainsi que de l'adéquation entre les offres du fournisseur et les charges de travail ciblées.

Considérations architecturales pour le GPUaaS

Le déploiement et l'intégration du GPUaaS dans l'infrastructure informatique d'une organisation nécessitent une réflexion approfondie sur divers facteurs architecturaux et techniques. Certains des aspects clés à prendre en compte incluent :

  1. Matériel GPU et exigences logicielles : Les fournisseurs de GPUaaS proposent généralement une gamme d'options de matériel GPU, chacune avec ses propres caractéristiques de performance et de capacités. Les organisations doivent évaluer les exigences spécifiques de leurs charges de travail et sélectionner les configurations de matériel GPU appropriées, telles que les GPU Tesla, Quadro ou série A de NVIDIA.

  2. Considérations sur la mise en réseau et l'infrastructure : Assurer une connectivité réseau à faible latence et à haut débit est essentiel pour un calcul GPU efficace. Les fournisseurs de GPUaaS proposent souvent des options de réseau spécialisées, telles que la connexion directe à leurs ressources GPU ou des réseaux à faible latence et haut débit.

  3. Intégration avec les environnements informatiques existants : Les organisations doivent envisager la manière dont les offres de GPUaaS s'intégreront à leur infrastructure informatique existante, y compris les systèmes sur site, les outils logiciels et les sources de données. Cette opération peut impliquer l'utilisation d'API, de SDK ou d'intégrations personnalisées pour connecter de manière transparente les ressources GPUaaS aux workflows et applications de l'organisation.

  4. Sécurité et conformité : Lorsqu'ils utilisent le GPUaaS, les organisations doivent répondre aux exigences de sécurité et de conformité, telles que le chiffrement des données, le contrôle d'accès et le respect des réglementations propres à leur secteur d'activité. Les fournisseurs de GPUaaS proposent généralement diverses fonctionnalités de sécurité et certifications de conformité pour aider les clients à répondre à leurs besoins en matière de sécurité et de conformité.

  5. Optimisation des performances : L'optimisation des performances des charges de travail accélérées par GPU est essentielle pour maximiser les avantages du modèle GPUaaS. Cela peut impliquer l'ajustement du code de l'application, l'utilisation de bibliothèques et de frameworks spécifiques aux GPU, ainsi que la gestion attentive de l'allocation et de l'utilisation des ressources GPU.

  6. Surveillance et observabilité : Une surveillance et une observabilité efficaces de l'environnement GPUaaS sont essentielles pour assurer la fiabilité, les performances et l'efficacité des coûts du service. Les fournisseurs de GPUaaS proposent souvent des capacités de surveillance et de journalisation, qui peuvent être intégrées aux outils et processus d'observabilité existants de l'organisation.

En abordant ces considérations architecturales, les organisations peuvent déployer et intégrer efficacement le GPUaaS dans leur infrastructure informatique, en s'assurant qu'elles peuvent pleinement tirer parti de la puissance du calcul accéléré par GPU pour répondre à leurs besoins de calcul.

Charges de travail et cas d'utilisation pour le GPUaaS

Le modèle GPU en tant que service a ouvert un large éventail de cas d'utilisation et de charges de travail qui peuvent bénéficier du calcul accéléré par GPU. Parmi les cas d'utilisation les plus importants et les plus largement adoptés pour le GPUaaS, on peut citer :

  1. Apprentissage profond et apprentissage automatique : Les capacités de traitement parallèle des GPU les rendent très efficaces pour l'entraînement et le déploiement de modèles d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique. Le GPUaaS permet aux organisations d'accéder aux derniers matériels GPU et de tirer parti de modèles pré-entraînés ou de construire des modèles personnalisés. sans avoir besoin d'une infrastructure GPU sur site.

  2. Calcul Haute Performance (HPC) : Les charges de travail HPC, telles que les simulations scientifiques, la dynamique moléculaire et la dynamique des fluides computationnelle, peuvent grandement bénéficier de la puissance de calcul brute des GPU. GPUaaS permet aux organisations de mettre à l'échelle leurs ressources HPC à la demande, sans avoir à gérer le matériel sous-jacent.

  3. Rendu et Visualisation : Les charges de travail de rendu et de visualisation accélérées par GPU, y compris le rendu 3D, le codage vidéo et les applications de réalité virtuelle (VR), peuvent tirer parti de GPUaaS pour déléguer les tâches gourmandes en calcul au cloud, améliorant ainsi les performances et la mise à l'échelle.

  4. Analyse de données et Génomique : Les charges de travail d'analyse de données et de génomique accélérées par GPU, telles que le traitement de données à grande échelle, le streaming de données en temps réel et le séquençage du génome, peuvent bénéficier des capacités de traitement parallèle des GPU disponibles via GPUaaS.

  5. Minage de Cryptomonnaies : La nature gourmande en GPU du minage de cryptomonnaies a conduit à l'adoption de GPUaaS pour ce cas d'utilisation, permettant aux particuliers et aux organisations d'accéder aux ressources GPU à la demande sans avoir besoin de matériel de minage dédié.

  6. Jeux et Développement de Jeux : L'industrie du jeu a été l'un des premiers adopteurs du calcul accéléré par GPU, et GPUaaS offre aux développeurs et éditeurs de jeux la possibilité de tirer parti des ressources GPU pour des tâches telles que le rendu de jeux, les simulations physiques et le streaming de jeux.

Pour illustrer l'utilisation de GPUaaS, considérons un cas d'utilisation d'apprentissage profond. Imaginez une équipe de recherche travaillant sur le développement d'un nouveau modèle de reconnaissance d'images pour le diagnostic médical. Ils peuvent tirer parti d'une offre GPUaaS, comme les instances alimentées par les GPU NVIDIA sur AWS, pour entraîner leur modèle d'apprentissage profond à l'aide de grands ensembles de données d'imagerie médicale. En provisionnant les ressources GPU nécessaires à la demande, l'équipe peut rapidement mettre à l'échelle sa puissance de calcul pendant la phase d'entraînement du modèle, sans avoir à investir dans et à maintenir leur propre infrastructure sur site.Voici la traduction française du fichier markdown :

Une fois le modèle entraîné, l'équipe peut alors déployer le modèle sur la plateforme GPUaaS pour l'inférence, permettant aux professionnels médicaux d'utiliser les capacités de reconnaissance d'images dans leurs workflows quotidiens. Cette intégration transparente de GPUaaS dans le pipeline de développement et de déploiement de l'apprentissage profond peut accélérer de manière significative le processus de recherche et d'innovation, tout en réduisant les coûts d'infrastructure globaux et les frais de gestion.

Déployer et intégrer GPUaaS

Le déploiement et l'intégration efficaces de GPUaaS dans l'environnement informatique d'une organisation nécessitent une approche réfléchie et stratégique. Voici quelques considérations clés et meilleures pratiques pour le déploiement et l'intégration de GPUaaS :

  1. Accéder et provisionner les ressources GPU : Les fournisseurs de GPUaaS proposent généralement des consoles web, des interfaces en ligne de commande ou des API pour permettre aux utilisateurs de provisionner et de gérer facilement leurs ressources GPU. Les organisations doivent se familiariser avec les workflows et les outils de provisionnement spécifiques du fournisseur afin d'assurer une gestion efficace et évolutive des ressources GPU.

  2. Configurer et gérer les environnements GPUaaS : En plus de provisionner les ressources GPU, les organisations doivent configurer les environnements logiciels associés, y compris le système d'exploitation, les pilotes GPU et les bibliothèques ou frameworks requis. Les fournisseurs de GPUaaS proposent souvent des images ou des modèles pré-configurés optimisés pour les GPU afin de simplifier ce processus.

  3. Mettre à l'échelle et optimiser l'utilisation des GPU : Alors que les charges de travail et les demandes de ressources GPU fluctuent, les organisations doivent mettre en œuvre des stratégies pour faire évoluer leurs ressources GPU en conséquence, assurant ainsi une utilisation optimale et une rentabilité. Cela peut impliquer l'utilisation des fonctionnalités de mise à l'échelle automatique offertes par la plateforme GPUaaS ou la mise en œuvre de mécanismes de mise à l'échelle personnalisés.

  4. Intégrer avec les workflows et applications existants : L'intégration transparente de GPUaaS avec les systèmes, outils et applications informatiques existants de l'organisation est cruciale. l pour assurer une transition en douceur et efficace. Cela peut impliquer le développement d'intégrations personnalisées, l'utilisation des SDK et des API spécifiques aux fournisseurs, ou l'adoption de frameworks open-source qui facilitent l'intégration du calcul accéléré par GPU dans les flux de travail existants.

  5. Surveillance et optimisation des performances : La surveillance continue et l'optimisation de l'environnement GPUaaS sont essentielles pour assurer la fiabilité, les performances et le rapport coût-efficacité du service. Les organisations doivent tirer parti des fonctionnalités de surveillance et d'observabilité fournies par la plateforme GPUaaS, ainsi que les intégrer à leurs propres outils de surveillance et de journalisation.

Pour illustrer le processus de déploiement et d'intégration, considérons un scénario où une entreprise de services financiers souhaite utiliser GPUaaS pour ses charges de travail d'analyse des risques et de tarification des actifs.

L'entreprise évalue d'abord les exigences matérielles et logicielles en GPU de ses charges de travail, et décide d'utiliser les instances alimentées par le GPU NVIDIA A100 offertes par Google Cloud Platform (GCP). Ils provisionnent ensuite les ressources GPU nécessaires via la console GCP, en configurant

Réseaux de neurones convolutifs (CNN)

Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont un type spécialisé de réseau de neurones qui excellent dans le traitement et l'analyse des données visuelles, telles que les images et les vidéos. Ils sont particulièrement bien adaptés aux tâches de classification d'images, de détection d'objets et de segmentation sémantique.

La caractéristique distinctive des CNN est l'utilisation de couches de convolution, qui sont conçues pour capturer les relations spatiales et locales au sein d'une image. Ces couches appliquent un ensemble de filtres apprenants (également appelés noyaux) qui se déplacent sur l'image d'entrée, extrayant les caractéristiques pertinentes à différentes échelles et emplacements.

import torch.nn as nn
 
class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool1 = .

nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(in_features=32 * 7 * 7, out_features=128) self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=10)

def forward(self, x): x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 7 * 7) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x


Dans l'exemple ci-dessus, la classe `ConvNet` démontre une architecture CNN simple avec deux couches de convolution, deux couches de max-pooling et deux couches entièrement connectées. Les couches de convolution extraient les caractéristiques de l'image d'entrée, tandis que les couches de max-pooling réduisent les dimensions spatiales des cartes de caractéristiques, effectuant ainsi un sous-échantillonnage de l'entrée. Les couches entièrement connectées traitent ensuite les caractéristiques extraites et produisent la sortie finale.

#### Couches de Pooling

Les couches de pooling sont un composant essentiel des CNN, car elles permettent de réduire les dimensions spatiales des cartes de caractéristiques tout en préservant les informations les plus importantes. Les deux types de couches de pooling les plus courants sont :

1. **Max Pooling** : Cette opération sélectionne la valeur maximale dans une fenêtre spécifiée (par exemple, une région de 2x2) et produit cette valeur, effectuant ainsi un sous-échantillonnage de la carte de caractéristiques.

```python
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
  1. Average Pooling : Cette opération calcule la valeur moyenne dans une fenêtre spécifiée et produit cette valeur, effectuant également un sous-échantillonnage de la carte de caractéristiques.
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2)

Le choix entre le max pooling et l'average pooling dépend souvent de la tâche spécifique et des caractéristiques des données d'entrée. Le max pooling tend à préserver les caractéristiques les plus saillantes, tandis que l'average pooling peut être plus efficace pour lisser les cartes de caractéristiques.

Transfer Learning

L'un des aspects puissants des réseaux. L'apprentissage est la capacité de tirer parti de modèles pré-entraînés, une technique connue sous le nom d'apprentissage par transfert. Dans le contexte des réseaux de neurones convolutifs (CNN), l'apprentissage par transfert implique d'utiliser un modèle qui a été pré-entraîné sur un grand ensemble de données, comme ImageNet, et de l'affiner sur un ensemble de données plus petit et spécifique à un domaine.

import torchvision.models as models
 
## Charger un modèle pré-entraîné (par exemple, ResNet-18)
resnet = models.resnet18(pretrained=True)
 
## Geler les paramètres du modèle pré-entraîné
for param in resnet.parameters():
    param.requires_grad = False
 
## Ajouter une nouvelle couche entièrement connectée pour la tâche cible
resnet.fc = nn.Linear(resnet.fc.in_features, num_classes)
 
## Affiner le modèle sur l'ensemble de données cible

En tirant parti des caractéristiques apprises par le modèle pré-entraîné, vous pouvez obtenir des performances impressionnantes sur votre tâche cible, même avec un ensemble de données relativement petit. Cette approche est particulièrement utile lorsque vous n'avez pas accès à un grand ensemble de données étiqueté pour votre problème spécifique.

Visualisation et interprétabilité

L'un des défis de l'apprentissage profond est la nature de "boîte noire" des réseaux de neurones, ce qui peut rendre difficile la compréhension de la façon dont ils arrivent à leurs prédictions. Pour y remédier, les chercheurs ont développé diverses techniques de visualisation et d'interprétation du fonctionnement interne des CNN.

Une méthode populaire est Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping), qui utilise les gradients de la classe cible pour produire une carte de localisation, mettant en évidence les régions de l'image d'entrée qui ont été les plus influentes dans la prédiction du modèle.

import torch
import torch.nn.functional as F
from torchvision.models import resnet18
from pytorch_grad_cam import GradCAM, ScoreCAM, GradCAMPlusPlus, AblationCAM, XGradCAM, EigenCAM
from pytorch_grad_cam.utils.image import show_cam_on_image
 
## Charger un modèle pré-entraîné et une image
model = resnet18(pretrained=True)
image = ...
 
## Créer un objet Grad-CAM et générer la carte de localisation
cam = GradCAM(model=model, tar.
get_layers=[model.layer4[-1]])
grayscale_cam = cam(input_tensor=image, target_category=100)
 
## Superposer la carte de localisation sur l'image d'origine
img_with_cam = show_cam_on_image(image, grayscale_cam)

Cette visualisation peut vous aider à comprendre quelles parties de l'image d'entrée étaient les plus importantes pour la prédiction du modèle, fournissant des informations précieuses sur le processus de prise de décision du modèle.

Réseaux de neurones récurrents (RNN)

Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont une classe de réseaux de neurones conçus pour traiter les données séquentielles, telles que le texte, la parole ou les séries temporelles. Contrairement aux réseaux de neurones feedforward, qui traitent chaque entrée de manière indépendante, les RNN maintiennent une "mémoire" des entrées précédentes, leur permettant de modéliser les dépendances au sein d'une séquence.

L'idée clé derrière les RNN est l'utilisation d'une connexion récurrente, qui permet au réseau de transmettre des informations d'une étape de temps à la suivante. Cette connexion récurrente permet aux RNN de capturer la dynamique temporelle de la séquence d'entrée, les rendant bien adaptés à des tâches telles que la modélisation du langage, la traduction automatique et la reconnaissance vocale.

import torch.nn as nn
 
class RNNModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNNModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
 
    def forward(self, x, h0=None):
        ## Forme de x : (taille_du_lot, longueur_de_la_séquence, taille_de_l'entrée)
        out, hn = self.rnn(x, h0)
        ## Forme de out : (taille_du_lot, longueur_de_la_séquence, taille_cachée)
        ## Forme de hn : (nombre_de_couches, taille_du_lot, taille_cachée)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        ## Forme de out : (taille_du_lot, taille_de_la_sortie)
        return out

Dans l'exemple ci-dessus, la classe RNNModel définit une architecture RNN simple avec une seule couche RNN et une couche entièrement connectée. La méthode forward prend une séquence d'entrée x et un état caché initial facultatif. h0, et renvoie la sortie pour la dernière étape de temps.

Mémoire à Long Terme (LSTM)

L'un des défis des RNN standard est le problème du gradient qui s'évanouit, ce qui peut rendre difficile pour le réseau d'apprendre les dépendances à long terme au sein d'une séquence. Pour résoudre ce problème, une variante des RNN appelée Mémoire à Long Terme (LSTM) a été introduite.

Les LSTM utilisent une structure de cellule plus complexe qui inclut des portes, qui contrôlent le flux d'informations entrant et sortant de l'état de la cellule. Cela permet aux LSTM de se souvenir et d'oublier sélectivement les informations, leur permettant de mieux capturer les dépendances à long terme.

import torch.nn as nn
 
class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
 
    def forward(self, x, h0=None, c0=None):
        ## Forme de x : (taille_du_lot, longueur_de_la_séquence, taille_de_l'entrée)
        out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0, c0))
        ## Forme de out : (taille_du_lot, longueur_de_la_séquence, taille_cachée)
        ## Forme de hn : (nombre_de_couches, taille_du_lot, taille_cachée)
        ## Forme de cn : (nombre_de_couches, taille_du_lot, taille_cachée)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        ## Forme de out : (taille_du_lot, taille_de_la_sortie)
        return out

Dans l'exemple ci-dessus, la classe LSTMModel définit une architecture basée sur LSTM avec une seule couche LSTM et une couche entièrement connectée. La méthode forward prend une séquence d'entrée x et un état caché initial h0 et un état de cellule c0 optionnels, et renvoie la sortie pour la dernière étape de temps.

Mécanismes d'Attention

Bien que les LSTM puissent capturer efficacement les dépendances à long terme, ils ont encore des limites dans le traitement de séquences très longues, comme celles que l'on trouve dans les tâches de traduction automatique ou de résumé de texte. Pour résoudre ce problème, des mécanismes d'attention ont été introduits, qui permettent au modèle de se concentrer sur les . Les parties les plus pertinentes de la séquence d'entrée lors de la génération de la sortie.

Les mécanismes d'attention fonctionnent en calculant une somme pondérée de la séquence d'entrée, où les poids sont déterminés par la pertinence de chaque élément d'entrée par rapport à la sortie actuelle. Cela permet au modèle de se concentrer de manière sélective sur différentes parties de l'entrée, plutôt que de s'appuyer uniquement sur l'état caché final du RNN.

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
class AttentionModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(AttentionModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.attn = nn.Linear(hidden_size * 2, 1)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
 
    def forward(self, x, h0=None, c0=None):
        ## Forme de x : (taille_du_lot, longueur_de_la_séquence, taille_de_l'entrée)
        out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0, c0))
        ## Forme de out : (taille_du_lot, longueur_de_la_séquence, taille_cachée)
        ## Forme de hn : (nombre_de_couches, taille_du_lot, taille_cachée)
        ## Forme de cn : (nombre_de_couches, taille_du_lot, taille_cachée)
 
        ## Calculer les poids d'attention
        attn_weights = F.softmax(self.attn(torch.cat((out, hn.transpose(0, 1)), dim=2)), dim=1)
        ## Forme de attn_weights : (taille_du_lot, longueur_de_la_séquence, 1)
 
        ## Appliquer l'attention à la sortie
        context = torch.sum(attn_weights * out, dim=1)
        ## Forme de context : (taille_du_lot, taille_cachée)
 
        out = self.fc(context)
        ## Forme de out : (taille_du_lot, taille_de_la_sortie)
        return out

Dans l'exemple ci-dessus, la classe AttentionModel définit une architecture basée sur LSTM avec un mécanisme d'attention. La méthode forward calcule les poids d'attention en fonction de l'état caché actuel et de la séquence de sortie, puis applique l'attention à la sortie pour générer la prédiction finale.

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré plusieurs concepts clés de l'apprentissage profond, notamment Co.Voici la traduction française du fichier markdown :

Réseaux de neurones convolutifs (CNN), réseaux de neurones récurrents (RNN) et mécanismes d'attention. Nous avons discuté des forces uniques de chaque architecture et fourni des exemples de code pour illustrer leur mise en œuvre.

Les CNN sont particulièrement bien adaptés au traitement et à l'analyse des données visuelles, en tirant parti des relations spatiales et locales.

# Importer les bibliothèques nécessaires
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Définir les paramètres du modèle
input_shape = (28, 28, 1)
num_classes = 10
 
# Créer le modèle CNN
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
 
# Compiler le modèle
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Les RNN sont particulièrement adaptés au traitement des données séquentielles, comme le texte et la parole, en tenant compte des dépendances temporelles.

# Importer les bibliothèques nécessaires
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
 
# Définir les paramètres du modèle
input_dim = 50
hidden_units = 128
num_classes = 10
 
# Créer le modèle RNN
model = Sequential()
model.add(LSTM(hidden_units, input_shape=(None, input_dim)))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
 
# Compiler le modèle
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Les mécanismes d'attention permettent aux modèles de se concentrer sur les parties les plus pertinentes des entrées, améliorant ainsi les performances sur des tâches complexes.

# Importer les bibliothèques nécessaires
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense, Dot, Softmax
 
# Définir les paramètres du modèle
input_dim = 50
hidden_units = 128
num_classes = 10
 
# Créer le modèle avec attention
encoder_inputs = Input(shape=(None, input_dim))
encoder = LSTM(hidden_units, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder(encoder_inputs)
decoder_inputs = Input(shape=(1, input_dim))
decoder_lstm = LSTM(hidden_units, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=[state_h, state_c])
attention = Dot(axes=[1, 2])([decoder_outputs, encoder_outputs])
attention = Softmax()(attention)
context = Dot(axes=[1, 1])([attention, encoder_outputs])
decoder_combined_context = tf.concat([context, decoder_outputs], axis=-1)
output = Dense(num_classes, activation='softmax')(decoder_combined_context)
model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], output)
 
# Compiler le modèle
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])