Giải pháp FIL Backend triển khai và quản lý mô hình học máy

Giải pháp FIL Backend

Giải pháp FIL Backend là gì

Giải pháp FIL Backend là thành phần trong Triton, một nền tảng mã nguồn mở để triển khai và quản lý các mô hình học máy cung cấp khả năng dự đoán các mô hình.

FIL backend cung cấp khả năng dự đoán hiệu quả cho các mô hình dựa trên cây và cung cấp tính giải thích thông qua SHAP values.

Nó hỗ trợ các mô hình từ XGBoost, LightGBM, Random Forest của scikit-learn, Random Forest của RAPIDS cuML, và các mô hình khác trong định dạng Treelite.

Chức năng cơ bản

Dự đoán hiệu suất cao

Giải pháp được tối ưu hóa để cung cấp dự đoán hiệu suất cao cho các mô hình dựa trên cây.

Nó sử dụng thuật toán hiệu quả để tối ưu hóa quá trình dự đoán và tirnh toán giá trị SHAP.

Các thuật toán này được triển khai trên CPU và GPU, cho phép sử dụng tận dụng tối đa khả năng tính toán của thiết bị phần cứng.

Hỗ trợ cho các mô hình cây

Giải pháp hỗ trợ nhiều định dạng mô hình cây như XGBoost, LightGBM, RandomForest trong scikit-learn, RandomForest trong RAPIDS cuML và các mô hình khác trong định dạng Treelite.

Điều này cho phép người dùng triển khai và sử dụng các mô hình đã được huấn luyện từ các thư viện phổ biến này với FIL backend.

Chức năng của FIL Backend

Diễn giải với SHAP values

Giải pháp cung cấp tính năng giải thích bằng SHAP values cho các mô hình dựa trên cây.

SHAP values là một phương pháp giải thích mô hình tổng quát cho các điểm dữ liệu đầu vào.

Bằng cách tính toán SHAP values, FIL backend cho phép người dùng hiểu rõ hơn về cách mô hình ra quyết định và tại sao một điểm dữ liệu cụ thể nhận được dự đoán như vậy.

Hỗ trợ CPU và GPU

Giải pháp có thể chạy trên cả CPU và GPU. Điều này cho phép người dùng chọn thiết bị phần cứng phù hợp để thực hiện quá trình dự đoán và tính toán SHAP values.

Sử dụng GPU có thể cung cấp hiệu suất tính toán cao hơn so với CPU, nhưng CPU vẫn là lựa chọn tốt khi không có GPU có sẵn hoặc khi số lượng công việc không lớn.

Nguyên tắc hoạt động

Nguyên tắc hoạt động

Chuyển đổi tổ hợp cây

Khi nhận được một mô hình dựa trên cây từ người dùng, FIL backend sẽ tiến hành chuyển đổi tổ hợp cây thành các biểu diễn tối ưu hơn để thực hiện quá trình dự đoán.

Quá trình chuyển đổi này giúp tối ưu hóa việc lưu trữ và tính toán của cây, giúp tăng tốc quá trình dự đoán và tính toán SHAP values.

Dự đoán song song và tính toán SHAP value

Giải pháp sử dụng kỹ thuật song song để thực hiện quá trình dự đoán và tính toán SHAP values.

Điều này giúp tận dụng tối đa khả năng tính toán của CPU hoặc GPU.

Bằng cách chia nhỏ công việc thành nhiều luồng song song, FIL backend có thể xử lý nhiều điểm dữ liệu cùng một lúc, giúp tăng tốc quá trình dự đoán và tính toán SHAP values.

Lưu cache và tái sử dụng kết quả trung gian

Giải pháp sử dụng kỹ thuật caching để lưu lại kết quả tính toán của các cây con trong quá trình dự đoán và tính toán SHAP values.

Kết quả tính toán này có thể được tái sử dụng khi cần thiết, giúp giảm thiểu thời gian tính toán.

Việc tái sử dụng kết quả tính toán đã được lưu cache giúp tăng tốc quá trình dự đoán và tính toán SHAP values khi có các điểm dữ liệu tương tự được xử lý.

Sử dụng bộ nhớ hiệu quả

Giải pháp được thiết kế để sử dụng bộ nhớ một cách hiệu quả.

Nó chỉ lưu trữ các thông tin cần thiết để thực hiện quá trình dự đoán và tính toán SHAP values.

Các thông tin không cần thiết hoặc có thể được tái sử dụng từ cache sẽ không được lưu trữ trong bộ nhớ, giúp tiết kiệm không gian bộ nhớ và tăng tốc quá trình tính toán.

Các mô hình hỗ trợ

Mô hình hỗ trợ

XGBoost

XGBoost là một thư viện Machine Learning phổ biến cho các vấn đề phân loại, hồi quy và ranking.

Nó được xây dựng dựa trên cơ sở của cây quyết định tăng cường (boosted decision trees).

Giải pháp cho phép triển khai và chạy các mô hình XGBoost hiệu quả trên CPU và GPU.

LightGBM

LightGBM là một thư viện Gradient Boosting khác được phát triển bởi Microsoft.

Nó được thiết kế để tối ưu hóa việc xây dựng các cây quyết định và có hiệu suất cao.

FIL backend hỗ trợ triển khai và chạy các mô hình LightGBM với hiệu suất cao trên CPU và GPU.

scikit-learn RandomForest

Random Forest là một thuật toán Ensemble Learning phổ biến trong Machine Learning.

Nó kết hợp nhiều cây quyết định để tạo ra một dự báo chính xác hơn.

Giải pháp cho phép triển khai và chạy các mô hình RandomForest từ thư viện scikit-learn trên CPU và GPU.

RAPIDS cuML RandomForest

RAPIDS là một nền tảng GPU-accelerated cho Machine Learning và Data Science.

CuML là một thư viện Machine Learning trong RAPIDS, và nó cung cấp một phiên bản GPU-accelerated của RandomForest.

FIL backend hỗ trợ triển khai và chạy các mô hình RandomForest từ cuML trên GPU.

Ứng dụng trong y tế

Phạm vi ứng dụng

Dự đoán bệnh lý tim

Một trong những ứng dụng quan trọng của giải pháp trong y tế là dự đoán bệnh lý tim.

Các mô hình dựa trên cây như XGBoost, LightGBM và RandomForest có thể được huấn luyện trên các tập dữ liệu y tế để xác định nguy cơ bị bệnh tim.

Các mô hình có khả năng nhận diện các yếu tố nguy cơ và đưa ra dự đoán về tình trạng tim của bệnh nhân.

FIL backend giúp tăng hiệu suất của việc dự đoán này trên CPU và GPU.

Phân loại ung thư

Các mô hình dựa trên cây có khả năng phân loại ung thư từ các kết quả xét nghiệm và dữ liệu y tế khác.

Với sự hỗ trợ của giải pháp việc triển khai và chạy các mô hình này trên CPU hoặc GPU có thể được tối ưu hóa.

Điều này giúp đưa ra những quyết định chính xác và nhanh chóng về việc phát hiện ung thư và điều trị.

Dự đoán tiến triển bệnh

Một trong những thách thức quan trọng trong lĩnh vực y tế là dự đoán tiến triển của bệnh nhân sau khi được chẩn đoán.

Giải pháp cho phép triển khai các mô hình dựa trên cây để xác định nguy cơ tiến triển của bệnh nhân.

Từ đó giúp các chuyên gia y tế lập kế hoạch điều trị và theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân một cách hiệu quả.

Hỗ trợ quyết định trong chuỗi cung ứng y tế

Giải pháp không chỉ có thể áp dụng cho việc dự đoán bệnh lý hoặc tiến triển bệnh cá nhân, mà nó còn có thể được sử dụng để hỗ trợ quyết định trong chuỗi cung ứng y tế.

Ví dụ, các mô hình RandomForest có thể được triển khai để dự đoán nguy cơ thiếu thuốc hoặc nguy cơ tổn thất hàng tồn kho trong các bệnh viện hoặc nhà thuốc.

Điều này giúp cải thiện hiệu suất hoạt động và tiết kiệm chi phí trong chuỗi cung ứng y tế.

Có thể bạn quan tâm

Trụ sở chính công ty Comlink

Liên hệ

Comlink_Adress_Logo

Địa chỉ

Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
Comlink_Workingtime_Logo

Giờ làm việc

Thứ Hai đến Thứ Sáu Từ 8:00 đến 17:30 Hỗ trợ trực tuyến: 24/7
Comlink_Email_Logo

E-mail

info@comlink.com.vn
Comlink_Phone_Logo

Phone

+84 98 58 58 247

Tư vấn

Please enable JavaScript in your browser to complete this form.