Comment choisir un GPU cloud pour l'entraînement en IA de vision sur la plateforme Ultralytics

Le mois dernier, nous avons présenté Ultralytics Platform, un environnement complet conçu pour rationaliser tout le flux de travail de vision par ordinateur, de la gestion des jeux de données à l'entraînement et au déploiement de modèles. Ultralytics Platform regroupe tout ce qui est nécessaire pour créer et mettre à l'échelle des modèles d'IA de vision au sein d'une expérience unique et unifiée.

Une partie essentielle de ce flux de travail est l'entraînement de modèles, où les réseaux de neurones apprennent des modèles à partir de données pour effectuer des prédictions précises, et l'accès aux ressources de calcul appropriées joue un rôle crucial. Auparavant, nous avons exploré comment Ultralytics Platform prend en charge l'entraînement de modèles alimenté par des unités de traitement graphique (GPU) cloud, permettant aux utilisateurs d'entraîner des modèles de vision par ordinateur sans gérer d'infrastructure locale.

Grâce à un accès à la demande à de puissants GPU NVIDIA, les utilisateurs, qu'il s'agisse d'étudiants, de startups, de chercheurs ou de grandes organisations, peuvent exécuter des charges de travail d'IA plus efficacement que jamais. Bien que démarrer avec l'entraînement dans le cloud soit simple, le choix du GPU adéquat implique de prendre en compte des facteurs tels que la taille du jeu de données, la complexité du modèle et le coût.

Avec un large éventail d'options disponibles aujourd'hui, des GPU RTX économiques aux NVIDIA H100 haute performance et au matériel Blackwell de nouvelle génération, la sélection de la configuration appropriée peut avoir un impact significatif à la fois sur le développement du modèle et sur les coûts.

Dans cet article, nous examinerons l'entraînement sur GPU cloud pour la vision par ordinateur sur Ultralytics Platform et comment choisir le matériel adapté à ta charge de travail. Commençons !

Link to this sectionUn aperçu de l'entraînement dans le cloud sur Ultralytics Platform#

Avant de plonger dans la sélection d'un GPU pour l'entraînement cloud sur Ultralytics Platform, prenons un peu de recul et voyons comment fonctionne l'entraînement cloud.

Link to this sectionQu'est-ce que l'entraînement sur GPU cloud ?#

L'entraînement sur GPU cloud consiste à utiliser des GPU hébergés dans un environnement de cloud computing pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, au lieu de dépendre de ton propre matériel ou de ta propre station de travail locale. Sur Ultralytics Platform, cela te permet d'accéder à de puissants GPU à la demande et d'exécuter des travaux d'entraînement à distance, sans avoir besoin de ta propre configuration.

Cela facilite la mise à l'échelle de tes ressources en fonction de ta charge de travail. Tu peux choisir des GPU plus puissants ou augmenter la capacité selon tes besoins, sans être limité par les capacités de ton système. Tu peux imaginer cela comme l'accès à des machines puissantes, ou nœuds, dans des centres de données distants, où tu peux augmenter ou diminuer la capacité au besoin.

Cela élimine également le besoin d'installer et de maintenir du matériel coûteux. Tu n'as pas à acheter de GPU, à installer de pilotes ou à gérer des problèmes de compatibilité.

Ultralytics Platform gère tout via des services cloud managés, de l'approvisionnement des ressources à la configuration de l'environnement, l'orchestration et l'exécution des travaux d'entraînement, afin que tu puisses te concentrer sur l'entraînement, l'expérimentation et l'amélioration de tes modèles.

Link to this sectionComment fonctionne l'entraînement de modèles sur Ultralytics Platform#

Sur Ultralytics Platform, le flux de travail d'entraînement accéléré par GPU est simple. Tu peux commencer par importer ton jeu de données de plusieurs manières.

Tu peux télécharger tes propres données, utiliser des jeux de données publics disponibles sur la plateforme ou cloner des jeux de données partagés par la communauté pour t'appuyer sur des travaux existants. Le clonage d'un jeu de données crée une copie dans ton espace de travail, te permettant de le modifier et de l'étendre tout en gardant l'original inchangé.

Une fois que tu as sélectionné un jeu de données, tu peux examiner et organiser tes images et annotations pour t'assurer que tout est correctement structuré. La plateforme inclut également des outils d'annotation intégrés, te permettant d'étiqueter des données pour des tâches telles que la détection d'objets, la segmentation et la classification, ou d'accélérer le processus avec des fonctionnalités assistées par IA.

Fig 1. Visualisation d'un jeu de données dans Ultralytics Platform (Source)

Ensuite, tu peux sélectionner ou créer un projet pour gérer tes sessions d'entraînement. Les projets t'aident à organiser et à comparer des modèles, à suivre les métriques de performance et à conserver les expériences associées en un seul endroit.

À partir de là, tu peux passer à l'entraînement dans le cloud, où tu choisis un modèle, configures les paramètres et sélectionnes un GPU en fonction de tes besoins en performance et de ton budget. La plateforme gère l'infrastructure cloud sous-jacente pour toi.

Elle provisionne l'instance GPU sélectionnée, prépare ton jeu de données et exécute le travail d'entraînement dans le cloud. Au fur et à mesure que l'entraînement progresse, tu peux surveiller les métriques, les journaux et les performances du système en temps réel, sans avoir à gérer la configuration, les environnements CUDA, les frameworks comme PyTorch ou TensorFlow, ou le matériel.

Link to this sectionFonctionnalités clés de l'entraînement sur GPU sur Ultralytics Platform#

Voici quelques fonctionnalités clés de l'entraînement sur GPU cloud sur Ultralytics Platform :

• Entraînement en un clic : Lance des travaux d'entraînement avec une configuration minimale et passe rapidement du jeu de données à l'entraînement du modèle sans configuration complexe.
• GPU à la demande : Choisis parmi une gamme d'options GPU selon tes besoins et mets à l'échelle les ressources si nécessaire, sans engagements à long terme.
• Surveillance en temps réel : Suis la progression de l'entraînement avec des graphiques et des journaux en direct, et visualise les métriques système comme l'utilisation du GPU et la mémoire en temps réel.
• Points de contrôle automatiques : La progression de l'entraînement est enregistrée à intervalles réguliers, ce qui facilite la reprise ou la récupération du travail si nécessaire.
• Déploiement facile : Une fois l'entraînement terminé, tu peux déployer tes modèles entraînés et les utiliser dans des applications ou des flux de travail via des API d'inférence partagées, des points de terminaison dédiés, ou en les exportant pour une utilisation sur des systèmes externes. Ces options de déploiement permettent une inférence à faible latence, rendant possible l'alimentation d'applications en temps réel telles que l'analyse vidéo, les systèmes d'automatisation et les solutions d'IA interactives.

Link to this sectionDifférentes options de GPU cloud au sein d'Ultralytics Platform#

Maintenant que nous avons vu comment fonctionne l'entraînement sur la plateforme, examinons les différentes options GPU disponibles. Le GPU que tu choisis peut affecter la vitesse d'entraînement de ton modèle, ses performances et son coût.

Ultralytics Platform propose une large gamme de GPU, commençant par des options comme le RTX 2000 Ada et le RTX A4500, en passant par des GPU tels que le RTX 4000 Ada, le RTX A5000, le RTX 3090 et le RTX A6000, et s'étendant à des options plus puissantes comme le RTX 4090 et le RTX PRO 6000.

Fig 2. Un exemple des différentes options GPU prises en charge par Ultralytics Platform (Source)

Pour la plupart des utilisateurs, le RTX PRO 6000 est un choix équilibré par défaut. Il offre des performances fiables sur une variété de charges de travail sans nécessiter beaucoup d'ajustements. Le RTX 4090 est une autre option populaire, offrant de solides performances pour son prix.

Pour les tâches plus petites comme les expériences rapides, le prototypage ou le travail avec des jeux de données légers, des GPU comme le RTX 2000 Ada et le RTX A4500 sont un bon point de départ. À mesure que ta charge de travail augmente, des options comme le RTX 4000 Ada, le RTX A5000 et le RTX 3090 offrent des performances plus constantes pour l'entraînement général.

Sur le haut de gamme, des GPU comme le A100 (Ampere), H100 et H200 (Hopper), et B200 (Blackwell) sont conçus pour des charges de travail à grande échelle. Ils sont les mieux adaptés à l'entraînement de très grands modèles, au traitement de jeux de données massifs ou à l'exécution de tâches où la vitesse et la performance sont critiques.

Link to this sectionComprendre les différents types de GPU et leurs cas d'utilisation#

Ensuite, voyons comment se comparent les différents types de GPU et où ils conviennent le mieux.

Les GPU RTX de NVIDIA sont généralement plus rentables et sont couramment utilisés pour l'entraînement quotidien, l'expérimentation et les charges de travail de petite à moyenne taille. Ils offrent un équilibre entre performance et accessibilité, ce qui les rend adaptés à un large éventail de cas d'utilisation.

En comparaison, des GPU tels que le A100, A40 et L40 sont conçus pour des charges de travail plus lourdes et un entraînement à plus grande échelle. Ils offrent une stabilité et une évolutivité supérieures, en particulier lors du travail avec des jeux de données plus grands ou des modèles plus complexes.

Sur le haut de gamme, les GPU comme le H100 et ceux basés sur l'architecture Blackwell de NVIDIA représentent du matériel d'IA plus récent. Ils sont conçus pour des charges de travail haute performance et sont généralement utilisés pour l'entraînement à grande échelle, la recherche avancée ou les tâches sensibles au facteur temps.

La gamme d'options GPU disponibles sur Ultralytics Platform offre une flexibilité pour différentes charges de travail. En fonction de tes besoins, tu peux commencer avec des configurations plus petites et monter en puissance au besoin.

Link to this sectionComment choisir le bon GPU cloud pour ton projet#

Lors de la sélection d'un GPU pour l'entraînement cloud sur Ultralytics Platform, plusieurs facteurs doivent être pris en compte, notamment la taille du jeu de données, la complexité du modèle et le coût. Passons en revue chacun de ces facteurs.

Link to this sectionAdapter la puissance du GPU à la taille du jeu de données#

L'un des principaux facteurs dans le choix d'un GPU est la taille de ton jeu de données, car cela affecte la durée de l'entraînement et la puissance de calcul dont tu as besoin.

Pour les petits jeux de données, généralement moins de 1 000 images, un GPU léger comme le RTX 2000 est souvent suffisant. Cela fonctionne bien pour des expériences rapides et des sessions d'entraînement plus courtes.

Pour les jeux de données de taille moyenne, environ 1 000 à 10 000 images, des GPU comme le RTX 4090 ou le RTX A6000 offrent un meilleur équilibre entre performance et efficacité, t'aidant à entraîner plus fluidement sans longs délais.

Pour les jeux de données plus grands, plus de 10 000 images, tu auras probablement besoin d'un matériel plus puissant pour maintenir des temps d'entraînement raisonnables. Des GPU comme les H100 sont mieux adaptés pour gérer des charges de travail plus lourdes et évoluer efficacement.

Dans l'ensemble, il s'agit d'adapter la taille de ton jeu de données au niveau de puissance de calcul et à la capacité de traitement parallèle dont tu as besoin.

Link to this sectionChoisir un GPU en fonction de la taille et de la complexité du modèle#

Un autre facteur important dans le choix d'un GPU est la taille et la complexité de ton modèle d'IA de vision. Des modèles de tailles différentes auront besoin de quantités de puissance différentes pour le calcul.

Par exemple, les petits modèles ont besoin de moins de puissance de calcul GPU et peuvent fonctionner efficacement sur des GPU comme le RTX 2000 Ada, le RTX A4500, ou même le RTX 4090 si tu souhaites des résultats plus rapides. Ils sont idéaux pour des expériences rapides, le prototypage et des tâches plus simples, te permettant d'itérer plus vite et de tester des idées sans coûts de calcul élevés.

D'un autre côté, les modèles plus grands et plus complexes nécessitent beaucoup plus de mémoire et de puissance de traitement. Des GPU comme le RTX A6000, le RTX PRO 6000 et des options haut de gamme comme le H100 sont mieux adaptés à ces charges de travail. Ils peuvent gérer de plus grandes architectures, réduire le temps d'entraînement et éviter les problèmes de mémoire, ce qui est particulièrement important lors du travail avec des images haute résolution, de grandes tailles de batch ou des conceptions de modèles plus avancées.

Link to this sectionComparer la taille du batch et la mémoire GPU#

De même, la taille du batch joue un rôle important dans l'entraînement du modèle. Elle fait référence au nombre d'échantillons d'entraînement que le modèle traite en une seule fois lors d'une étape.

Des tailles de batch plus grandes peuvent améliorer l'efficacité de l'entraînement en traitant plus de données à la fois, mais elles nécessitent également plus de mémoire GPU (VRAM). En général, les GPU avec une bande passante mémoire plus élevée peuvent prendre en charge des tailles de batch plus grandes, tandis que les GPU avec moins de mémoire peuvent nécessiter des batchs plus petits.

Par exemple, des GPU comme le RTX A6000, le RTX PRO 6000 ou le A100 peuvent gérer plus facilement des tailles de batch plus grandes grâce à leur mémoire plus élevée, tandis que des options comme le RTX 4090 ou le RTX 2000 Ada peuvent nécessiter des tailles de batch plus petites selon la charge de travail.

Cependant, utiliser le plus gros GPU n'est pas toujours nécessaire. Les GPU haut de gamme peuvent améliorer la vitesse et la capacité, mais ils s'accompagnent également de coûts plus élevés. Dans de nombreux cas, ajuster la taille du batch sur un GPU plus petit peut être un choix plus efficace.

En fin de compte, l'objectif est de trouver le bon équilibre entre la taille du batch, la mémoire GPU disponible et le coût en fonction de ton modèle et de ton jeu de données.

Link to this sectionL'impact de la configuration d'entraînement sur les performances du GPU#

Un autre facteur qui affecte les performances du GPU est la configuration de l'entraînement. Cela inclut des paramètres comme le nombre d'époques, la taille de l'image et d'autres réglages qui contrôlent la façon dont un modèle est entraîné.

Par exemple, des tailles d'image plus grandes augmentent la quantité de calcul requise par étape. Cela peut ralentir l'entraînement et peut nécessiter plus de puissance de calcul ou de mémoire pour maintenir de bonnes performances.

De même, augmenter le nombre d'époques étend le temps d'entraînement total, surtout sur du matériel moins puissant. Une époque fait référence à un passage complet à travers l'ensemble du jeu de données pendant l'entraînement.

Des techniques comme l'augmentation de données ajoutent également un traitement supplémentaire pendant l'entraînement. L'augmentation de données applique des transformations telles que le retournement, la rotation ou le redimensionnement pour augmenter la diversité des données et améliorer les performances du modèle. Bien que cela puisse améliorer la robustesse du modèle, cela peut aussi réduire la vitesse d'entraînement.

En général, des GPU plus puissants peuvent gérer ces demandes accrues plus efficacement, mais l'impact dépendra de la configuration globale et de la charge de travail.

Link to this sectionÉquilibrer le coût et le temps d'entraînement#

Lors du choix d'un GPU pour ton projet, il y a souvent un compromis entre la vitesse d'entraînement et le prix du GPU.

Ultralytics Platform facilite l'estimation et la compréhension de ces coûts avant de lancer un travail d'entraînement. Sur la base de ta configuration, incluant la taille du jeu de données, le modèle et le GPU, tu peux voir un coût estimé et une durée d'entraînement à l'avance.

Fig 3. Ultralytics Platform rend les coûts cloud faciles à estimer et à comprendre. (Source)

Les GPU plus rapides ont généralement un coût horaire plus élevé mais peuvent réduire le temps d'entraînement global. Des GPU tels que le RTX 4090, le RTX PRO 6000 et le H100 sont généralement en mesure de terminer l'entraînement plus rapidement en raison de leurs performances supérieures.

Les GPU plus lents ont tendance à avoir un coût horaire plus faible mais prennent plus de temps pour terminer l'entraînement. Par exemple, des GPU comme le RTX 2000 Ada et le RTX A4500 sont souvent utilisés pour des charges de travail plus petites ou des travaux plus longs où le coût moindre est priorisé.

En plus de cela, certains des GPU les plus haut de gamme, comme le H200 et le B200, ne sont disponibles que sur les plans Pro ou Entreprise, tandis que la plupart des autres options sont également accessibles sur le niveau gratuit.

Link to this sectionUn regard sur les stratégies d'optimisation des coûts#

Au-delà du choix du bon GPU, il existe quelques moyens pratiques de garder les coûts d'entraînement sous contrôle. L'une des approches les plus efficaces est de commencer par de petits tests avant de monter en puissance.

Au lieu de passer directement à un entraînement complet, commence avec moins d'époques pour t'assurer que ta configuration fonctionne comme prévu. Cela t'aide à valider rapidement tes données, tes annotations et la configuration de ton modèle, et évite de consacrer du temps et des calculs à des sessions qui pourraient ne pas produire de résultats utiles.

À mesure que l'entraînement progresse, garde un œil sur tes métriques et arrête les sessions tôt si les performances plafonnent ou cessent de s'améliorer. Surveiller les courbes d'entraînement peut t'aider à décider s'il faut continuer ou ajuster ta configuration.

Tu peux également ajuster des paramètres comme la taille du batch et la taille de l'image. Des valeurs plus petites réduisent l'utilisation de la mémoire et du calcul, rendant plus pratique l'expérimentation, le test de différentes configurations ou l'exécution de simulations à petite échelle avant de monter en puissance.

Fig 4. Visualisations des métriques d'entraînement sur Ultralytics Platform (Source)

En plus de cela, Ultralytics Platform aide à simplifier la gestion des coûts. Elle fournit une estimation des coûts intégrée afin que tu puisses comprendre les dépenses attendues avant de lancer un travail.

Avec un système à base de crédits, payant à l'usage, tu ne paies que pour le temps de calcul que tu utilises réellement. Cela facilite le respect du budget et la montée en puissance une fois que tu es confiant dans ta configuration d'entraînement.

Link to this sectionMeilleures pratiques liées à l'entraînement sur GPU cloud pour la vision par ordinateur#

Voici quelques meilleures pratiques à garder à l'esprit pour l'entraînement sur GPU cloud sur Ultralytics Platform :

• Valide les jeux de données avant l'entraînement : Assure-toi que ton jeu de données est propre, bien annoté et cohérent avant de commencer. Détecter les problèmes tôt aide à éviter le gaspillage de calcul et améliore les performances du modèle.
• Exécute des expériences rapides en premier : Commence par de petits tests et moins d'époques pour vérifier ta configuration. Cela aide à identifier les problèmes tôt sans s'engager dans des travaux d'entraînement longs et coûteux. D'une certaine manière, tu crées un modèle que tu peux réutiliser et mettre à l'échelle une fois que tout fonctionne comme prévu.
• Surveille les métriques clés : Suis les métriques comme la perte, la mAP, la précision et le rappel tout au long de l'entraînement. Ces métriques servent de points de référence pour évaluer les performances du modèle et t'aident à décider quand ajuster ou arrêter.
• Garde les pipelines de traitement de données efficaces : Assure-toi que le chargement et le prétraitement des données sont efficaces, car ces fonctions reposent sur les ressources CPU et peuvent devenir des goulots d'étranglement qui impactent les performances globales de l'entraînement.
• Utilise les outils intégrés : Utilise les graphiques, les journaux de console et les métriques système pour surveiller l'entraînement en temps réel et prendre rapidement des décisions éclairées.

Link to this sectionPoints clés#

Choisir le bon GPU cloud pour la vision par ordinateur sur Ultralytics Platform revient à comprendre ta charge de travail, y compris la taille du jeu de données, la complexité du modèle et la configuration d'entraînement. Avec une gamme d'options GPU disponibles, alimentées par une infrastructure cloud et des machines virtuelles, tu peux commencer avec un choix équilibré et monter en puissance à mesure que tes besoins en entraînement ou en ajustement de modèles grandissent. En combinant le matériel approprié avec de bonnes pratiques comme la surveillance et le contrôle des coûts, tu peux entraîner des modèles d'intelligence artificielle de pointe efficacement tout en tirant le meilleur parti de la flexibilité du calcul haute performance.

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