Cara menggunakan Swoole untuk melaksanakan pembelajaran mesin teragih berprestasi tinggi

Dalam era data besar hari ini, pembelajaran mesin sebagai alat yang berkuasa digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang. Walau bagaimanapun, disebabkan peningkatan mendadak dalam jumlah data dan kerumitan model, kaedah pembelajaran mesin tradisional tidak lagi dapat memenuhi keperluan pemprosesan data besar. Pembelajaran mesin yang diedarkan muncul mengikut keperluan masa, memanjangkan keupayaan pemprosesan satu mesin kepada berbilang mesin, meningkatkan kecekapan pemprosesan dan ketepatan model. Sebagai rangka kerja komunikasi rangkaian yang ringan dan berprestasi tinggi, Swoole boleh digunakan untuk melaksanakan penyelarasan tugas dan komunikasi untuk pembelajaran mesin teragih, dengan itu meningkatkan prestasi pembelajaran mesin teragih.

Melaksanakan pembelajaran mesin teragih memerlukan penyelesaian dua isu teras: pembahagian tugas dan penyelarasan komunikasi. Dari segi pembahagian tugas, tugas pembelajaran mesin berskala besar boleh dibahagikan kepada beberapa tugas berskala kecil Setiap tugasan kecil dijalankan pada kluster yang diedarkan, dan keseluruhan tugas akhirnya selesai. Dari segi penyelarasan komunikasi, komunikasi antara storan fail teragih dan nod pengkomputeran teragih perlu dilaksanakan. Di sini kami memperkenalkan cara menggunakan Swoole untuk mencapai kedua-dua aspek ini.

Pembahagian tugas

Pertama, tugas berskala besar perlu dibahagikan kepada beberapa tugas kecil. Khususnya, set data berskala besar boleh dibahagikan kepada berbilang set data berskala kecil mengikut peraturan tertentu, dan berbilang model boleh dijalankan pada kluster yang diedarkan, dan akhirnya model boleh diringkaskan secara global. Di sini kami mengambil hutan rawak sebagai contoh untuk menerangkan proses pelaksanaan pembahagian tugas.

Dalam hutan rawak, latihan setiap pokok adalah bebas, jadi tugas latihan setiap pokok boleh dibahagikan kepada nod pengkomputeran yang berbeza. Semasa pelaksanaan, kita boleh menggunakan proses Tugas Swoole untuk melaksanakan pemprosesan tugas pada nod pengkomputeran. Secara khusus, proses utama memberikan tugas kepada proses Tugas, dan proses Tugas melaksanakan operasi latihan selepas menerima tugas dan mengembalikan hasil latihan kepada proses utama. Akhir sekali, proses utama meringkaskan hasil yang dikembalikan oleh proses Tugasan untuk mendapatkan model hutan rawak akhir.

Pelaksanaan kod khusus adalah seperti berikut:

//定义Task进程的处理函数
function task($task_id, $from_id, $data) {
    //执行训练任务
    $model = train($data);
    //返回结果
    return $model;
}

//定义主进程
$serv = new swoole_server('0.0.0.0', 9501);

//设置Task进程数量
$serv->set([
    'task_worker_num' => 4
]);

//注册Task进程的处理函数
$serv->on('Task', 'task');

//接收客户端请求
$serv->on('Receive', function ($serv, $fd, $from_id, $data) {
    //将数据集分割成4份，分布式训练4棵树
    $data_list = split_data($data, 4);
    //将数据分发到Task进程中
    foreach ($data_list as $key => $value) {
        $serv->task($value);
    }
});

//处理Task进程返回的结果
$serv->on('Finish', function ($serv, $task_id, $data) {
    //保存训练结果
    save_model($task_id, $data);
});

//启动服务器
$serv->start();

Kod di atas melaksanakan latihan teragih model hutan rawak. Proses utama membahagikan data kepada 4 bahagian dan mengagihkannya kepada proses Tugasan Selepas menerima data, proses Tugasan melaksanakan operasi latihan dan mengembalikan hasil latihan kepada proses utama dan akhirnya memperoleh model Forest rawak global. Dengan menggunakan proses Tugasan Swoole untuk mencapai pembahagian tugas teragih, kecekapan pembelajaran mesin teragih boleh dipertingkatkan dengan berkesan.

Koordinasi komunikasi

Dalam proses pembelajaran mesin teragih, komunikasi antara storan fail teragih dan nod pengkomputeran juga perlu dilaksanakan. Kami juga boleh menggunakan Swoole untuk mencapai ini.

Dari segi merealisasikan storan fail teragih, protokol TCP Swoole boleh digunakan untuk mencapai penghantaran fail. Secara khusus, fail boleh dibahagikan kepada beberapa fail kecil dan fail kecil ini boleh dipindahkan ke nod pengkomputeran yang berbeza. Apabila melaksanakan tugas pada nod pengkomputeran, fail boleh dibaca terus dari kawasan setempat untuk mengelakkan overhed masa dalam penghantaran rangkaian. Selain itu, IO tak segerak Swoole juga boleh digunakan untuk mengoptimumkan kecekapan operasi fail.

Dari segi merealisasikan komunikasi antara nod pengkomputeran, protokol WebSocket Swoole boleh digunakan untuk mencapai komunikasi masa nyata. Khususnya, sambungan WebSocket boleh diwujudkan antara nod pengkomputeran, dan hasil latihan perantaraan boleh dihantar ke nod pengkomputeran lain dalam masa nyata semasa proses latihan model untuk meningkatkan kecekapan pembelajaran mesin teragih. Selain itu, Swoole juga menyediakan sokongan protokol TCP/UDP, dan anda boleh memilih protokol komunikasi yang sesuai mengikut keperluan sebenar untuk mencapai pembelajaran mesin teragih yang cekap.

Ringkasnya, pembelajaran mesin teragih yang cekap boleh dicapai menggunakan Swoole. Melalui pembahagian tugas teragih dan penyelarasan komunikasi, pemprosesan teragih tugas pembelajaran mesin yang cekap boleh dicapai. Perlu diingat bahawa dalam proses pembelajaran mesin teragih, kadangkala beberapa nod pengkomputeran gagal Dalam kes ini, adalah perlu untuk menangani nod pengkomputeran yang gagal secara munasabah untuk memastikan kesinambungan dan ketepatan tugas pembelajaran mesin yang diedarkan.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Swoole untuk melaksanakan pembelajaran mesin teragih berprestasi tinggi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!