zpwiki/pages/students/2016/lukas_pokryvka

Lukáš Pokrývka

Rok začiatku štúdia: 2016

Diplomový projekt 1 2020

Paralelné trénovanie neurónových sietí pomocou knižnice Pytorch.

Zásobník úloh na ďalší semester:

• Vybrať a prejsť scenár trénovania neurónových sietí pomocou nástroja Fairseq, napr. (https://github.com/pytorch/fairseq/blob/master/examples/roberta/README.pretraining.md)

• Prejsť odborné publikácie na tému "benchmarking" a "parallel training of neural networks".

• Ten istý scenár spustiť v rôznych podmienkach a zmerať čas.

• Trénovanie na jednej karte na jednom stroji (máme rôzne - idoc, nový xavier)

• Trénovanie na dvoch kartách na jednom stroji (idoc, nový server)

• Trénovanie na dvoch kartách na dvoch strojoch pomocou NCCL (idoc, tesla)

• možno trénovanie na 4 kartách na jednom stroji (quadra).

• možno trénovanie na 2 kartách na dvoch strojoch (quadra plus idoc).

Úlohy na semester:

• podrobne si naštudovať vybranú metódu trénovania neurónových sietí
• identifikujte možný spôsob paralelizácie
• natrénujte zvolený model metódou paralelizácie

Revízia 11.6:

• Prebieha nákup https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-agx-xavier/
• zatiaľ NCCL nefunguje na Jetson Nano, funguje na Jetson Xavier?
• Spustenie paralelného trénovania PyTorch https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html#launch-utility
• Spustenie paralelného trénovania Fairseq https://fairseq.readthedocs.io/en/latest/getting_started.html#distributed-training

Revízia 13.5:

Pozrite si odkazy na paralelné trénovanie:

• Knižnica pre neuronové siete podobná TensorFlow https://pytorch.org
• Trénovanie WordEmbedding v PyTorch https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/word_embeddings_tutorial.html
• Toolkit na medziprocesovú komunikáciu https://developer.nvidia.com/nccl Podporuje aj trénovanie na viacerých výpočtových uzloch naraz. PyTorch podporuje NCCL aj Goo toolit
• Toolkit na medziprocesovú komunikáciu https://github.com/facebookincubator/gloo
• Paralelné trénovanie pomocou Pytorch https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html /

Virtuálne stretnutie 14.4:

Nové úlohy:

• rozbehať knižnicu NCCL na servri idoc
• Preskúmať možnosti zakúpenia NVIDIA Jetson / pre vedúceho
• nájsť vhodnú neurónovú sieť ktorá bude vedieť využívať NCCL, optimálne založenú na PyTorchm napr. Fairseq

Revízia 14.4.

• Natrénovaný FastText a GenSim word embedding model na slovenských dátach.

Revízia 9.4.:

Nové úlohy:

Natrénujte word embedding model na veľkých dátach (odkaz poskytnutý). Môžete použiť server idoc.

Nové úlohy:

• Pozrite si metódy vyhodnotenia embedding modelov. Ako by ste postupovali pri vyhodnotení slovenského modelu?
• Pozrite si https://spacy.io/usage/training
• Pozrite si repozitáre a výsledky týkajúce sa Spacy.
• Vyhodnotte slovenský spacy model

Stretnutie 9.3.2020

Úlohy na ďalšie stretnutie:

• Skúste natrénovať slovenský word2vec model podľa tutoriálu: http://spark.apache.org/docs/latest/ml-features.html#word2vec (podľa dát z emailu)

• Pozrite si niečo o metóde BERT

• https://medium.com/huggingface/introducing-fastbert-a-simple-deep-learning-library-for-bert-models-89ff763ad384

• https://github.com/huggingface/transformers

Tímový projekt 2019

Úlohy tímového projektu:

• Vypracujte min. 4 stranový rešerš na tému: "Paralelné spracovanie prirodzeného jazyka" (využitie napr. s word2vec, word embeddings, GloVe, fastText).
• Citujte min. 10 najvýznamnejších bibliografických zdrojov.

Písomná práca: Paralelné spracovanie prirodzeného jazyka

Diplomová práca 2021

Paralelné trénovanie neurónových sietí

Meno vedúceho: Ing. Daniel Hládek, PhD.

Návrh na zadanie DP:

1. Vypracujte prehľad literatúry na tému "Paralelné trénovanie neurónových sietí".
2. Vyberte vhodnú metódu paralelného trénovania.
3. Pripravte dáta a vykonajte sadu experimentov pre overenie funkčnosti a výkonu paralelného trénovania.
4. Navrhnite možné zlepšenia paralelného trénovania neurónových sietí.

• Zaujímavá príručka Word2vec na Spark

Priebeh práce

1. Pokus o natrénovanie modelu pomocou knižnice Gensim

Ako prvý nástroj na zoznámenie sa s trénovaním W2V som zvolil Gensim. Nevýhodou knižnice je, že pri trénovaní nevyužíva GPU v žiadnom prípade. Podľa zdrojov na internete je však Gensim násobne rýchlejšia knižnica pri implementácii na menšie korpusy (https://rare-technologies.com/gensim-word2vec-on-cpu-faster-than-word2veckeras-on-gpu-incubator-student-blog/). Keďže môj korpus má približne 30GB, trénovanie pomocou Gensim by zrejme nebol najlepší nápad. Preto som si z korpusu vytiahol prvých 10,000 riadkov a otestoval implementáciu na tomto súbore. Celý skript je dostupný na gensim_W2V.py. Výsledok nebol vôbec presný, čo sa vzhľadom na veľkosť korpusu dalo očakávať. Pri slove letisko bola však zhoda vysoká, čo potvrdzuje správnosť implementácie.

Keďže som mal problém skript s plným korpusom spustiť na školskom serveri, v ďalšom riešení chcem využiť aj GPU. V úvahu pripadá aj rozdelenie korpusu na viacero častí s tým, že sa zachová kontext.

2. Natrénovanie slovenského modelu pomocou knižnice fasttext

Ako druhú možnosť na natrénovanie slovenského modelu som využil fasttext, knižnicu od Facebook-u. Prostredie a všetky dependencies som si vytvoril pomocou Anacondy. Následne som si naklonoval projekt z gitu (https://github.com/facebookresearch/fastText.git). Fasstext poskytuje jednoduchý nástroj na vyčistenie dát, ktorý všetky slová pretransformuje na lowercase a oddelí ich od čiarok, bodiek, atď... Následne je potrebné správne nastaviť spúšťacie parametre a zvoliť si metódu CBOW alebo skip-gram. V mojom prípade som zvolil 2-gram, dimenzionalitu vektorov 200, a nastavil som počet epochov na 10, pomocou ktorých sa vhybovosť výrazne znížila. Taktiež je možné nastaviť, koľko jadier procesora sa má využívať pre multi-threading. Na dátach o veľkosti približne 13GB trvalo trénovanie takmer 24 hodín. Výstupom su 2 súbory *.bin a *.vec. Prvý súbor obsahuje celý natrénovaný model a môže byť ďalej používaný a načítavaný podľa potreby, druhý súbor obsahuje vektory slov, jeden riadok pre každé slovo.