本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)處理與機器學習，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)分布式計算的分類模型訓練方法。
背景技術：
1、在現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)環(huán)境下，機器學習模型的訓練通常依賴于分布式計算架構，以提高訓練速度和處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)集的能力。分布式計算系統(tǒng)通過將數(shù)據(jù)和計算任務分配到多個計算節(jié)點上，并通過節(jié)點間的通信協(xié)調同步參數(shù)，以實現(xiàn)模型的聯(lián)合訓練。其中，分布式同步機制，如同步sgd廣泛應用于訓練過程中，以確保各節(jié)點模型參數(shù)的一致性。然而，由于節(jié)點之間存在網絡通信延遲的不均衡性，尤其在節(jié)點數(shù)量眾多或分布廣泛的情況下，同步效率顯著下降，整體訓練過程容易受到慢節(jié)點效應的影響，導致模型訓練時間延長且資源利用率降低。針對通信延遲帶來的同步問題，現(xiàn)有技術提出了多種優(yōu)化策略，如通過增大批量大小以減少同步頻率，或采用異步更新機制，如異步sgd緩解同步壓力。但這些方法仍存在局限性：批量大小調整通常為靜態(tài)配置，難以根據(jù)節(jié)點間的實時通信狀況動態(tài)適應，導致在高延遲場景下仍然存在等待瓶頸；異步更新雖然能夠提升訓練并行度，但會引入參數(shù)一致性下降的問題，從而影響最終模型的收斂速度與準確率。
技術實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于大數(shù)據(jù)分布式計算的分類模型訓練方法，根據(jù)節(jié)點間通信延遲對批量大小進行調控以解決分布式同步效率低下的問題。
2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：一種基于大數(shù)據(jù)分布式計算的分類模型訓練方法，所述方法包括：
3、s1、獲取分布式計算節(jié)點間的通信延遲數(shù)據(jù)，并分析延遲特性以生成調控參數(shù)，包括每隔固定時間采集各節(jié)點一次網絡延遲數(shù)據(jù)，設定延遲閾值，將其中延遲小于閾值的樣本時段累計為有效通信時間，計算每個節(jié)點的通信效率；
4、s2、基于調控參數(shù)動態(tài)確定每個訓練批次的批量大小，確保同步效率最優(yōu)化，包括根據(jù)每個節(jié)點通信效率計算出每個節(jié)點的實際訓練批量大小，將非整數(shù)部分舍棄或補齊，調整結果寫入分布式訓練管理調度器，用于任務分發(fā)；
5、s3、將調整后的批量大小分配至各節(jié)點，執(zhí)行模型前向與反向傳播計算過程，包括收集每個節(jié)點的上一輪訓練平均響應時間，計算當前批量任務對應的計算壓力，根據(jù)當前批量任務對應的計算壓力分配線程并發(fā)數(shù)、i/o等待隊列長度；
6、s4、收集各節(jié)點計算結果進行參數(shù)聚合更新，完成分類模型的迭代訓練，包括各節(jié)點上傳本地模型參數(shù)副本，計算節(jié)點梯度波動率，再取其倒數(shù)定義為權重，聚合最終全局參數(shù)，將聚合后的模型更新參數(shù)同步至全部節(jié)點，開始下一輪迭代。
7、優(yōu)選的，所述s1中計算每個節(jié)點的通信效率包括以固定時間間隔，依次從各個分布式計算節(jié)點收集一次網絡通信延遲數(shù)據(jù)，在每個時間間隔內，對所有采集到的延遲樣本進行判斷，設定延遲閾值，篩選出小于設定閾值的樣本，統(tǒng)計當前這一時間窗口的總觀測時間，即從開始采集到結束所經歷的總時間段，以有效通信時間除以總觀測時間，得到節(jié)點的通信效率值，將通信效率值作為節(jié)點的通信調控參數(shù)。
8、優(yōu)選的，所述s2中計算出每個節(jié)點的實際訓練批量大小包括接收計算得到的各節(jié)點通信效率值，設定一個標準批量大小，作為初始訓練任務量的參考基準，將每一節(jié)點的通信效率值作為權重，除以每一節(jié)點的通信效率值作為權重與一的和，再乘以標準批量大小，得到節(jié)點的初步訓練批量大小。
9、優(yōu)選的，所述s3中計算當前批量任務對應的計算壓力具體包括收集每個分布式計算節(jié)點在上一輪訓練中所經歷的平均響應時間，結合節(jié)點當前被分配的訓練批次任務的大小，與平均響應時間進行乘積運算，得出節(jié)點本輪任務的整體計算壓力。
10、優(yōu)選的，所述s3還包括根據(jù)計算出的壓力值，自動為各節(jié)點分配對應的硬件執(zhí)行資源，包括可并行使用的線程數(shù)量、輸入輸出緩沖隊列長度、任務預取參數(shù)。
11、優(yōu)選的，所述s3還包括節(jié)點完成資源配置后，立即啟動訓練計算流程，包括節(jié)點完成資源配置后，立即啟動訓練計算流程，包括執(zhí)行前向傳播，用于模型輸出的預測計算，執(zhí)行誤差計算，用于衡量輸出與實際目標之間的差異，執(zhí)行反向傳播，用于更新模型內部參數(shù)，輸出對應的梯度信息或模型更新結果。
12、優(yōu)選的，所述s4中聚合最終全局參數(shù)具體包括接收來自每個分布式計算節(jié)點上傳的模型參數(shù)副本，統(tǒng)計參數(shù)梯度的波動程度，將波動程度作為權重的參考依據(jù)，并通過取其倒數(shù)的方式進行調整，采用加權融合的方式，將所有節(jié)點的模型參數(shù)進行整合，計算得到一個代表所有節(jié)點協(xié)同訓練結果的最終全局參數(shù)，將整合后的全局模型參數(shù)同步分發(fā)給全部節(jié)點，用作下一輪訓練的初始參數(shù)。
13、優(yōu)選的，所述s4中統(tǒng)計參數(shù)梯度的波動程度包括計算各節(jié)點上傳模型參數(shù)中每個參數(shù)項在當前訓練輪次中的標準差，并以該標準差作為該節(jié)點模型更新穩(wěn)定性的衡量依據(jù)。
14、優(yōu)選的，所述s4中加權融合的方式為基于各節(jié)點權重與模型參數(shù)值之間的乘積進行求和后，再除以所有節(jié)點權重之和，得到最終的全局模型參數(shù)。
15、優(yōu)選的，所述s4中整合后的全局模型參數(shù)同步分發(fā)采用廣播機制，統(tǒng)一將最終聚合結果以同一時間戳下發(fā)至全部分布式計算節(jié)點，確保參數(shù)更新的一致性與同步性。
16、由上述技術方案可知，本發(fā)明具有如下有益效果：
17、該基于大數(shù)據(jù)分布式計算的分類模型訓練方法，通過獲取分布式計算節(jié)點間的通信延遲數(shù)據(jù)，并分析延遲特性以生成調控參數(shù)，基于調控參數(shù)動態(tài)確定每個訓練批次的批量大小，確保同步效率最優(yōu)化，將調整后的批量大小分配至各節(jié)點，執(zhí)行模型前向與反向傳播計算過程，收集各節(jié)點計算結果進行參數(shù)聚合更新，完成分類模型的迭代訓練，實現(xiàn)了對節(jié)點網絡狀態(tài)的量化建模，提升了訓練調度的精確性和實時適應能力，避免了傳統(tǒng)靜態(tài)批量策略在高延遲或異構計算環(huán)境下造成的資源浪費和訓練阻塞，提高了訓練過程中的并行效率和任務匹配度，提升了節(jié)點級訓練調度的靈活性和系統(tǒng)整體資源的利用效率，在參數(shù)融合過程中賦予訓練穩(wěn)定性高的節(jié)點更大權重，實現(xiàn)了模型參數(shù)更新的魯棒性增強與收斂質量提升，實現(xiàn)了在異構網絡環(huán)境中的自適應并行訓練調控，有效緩解了慢節(jié)點效應對訓練周期的影響，提升了模型訓練速度和全局協(xié)同能力，能在復雜和動態(tài)變化的分布式環(huán)境中顯著提升模型訓練效率、資源利用率及參數(shù)聚合質量，具備良好的工程實用價值與推廣前景。
1.一種基于大數(shù)據(jù)分布式計算的分類模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)分布式計算的分類模型訓練方法，其特征在于：所述s1中計算每個節(jié)點的通信效率包括以固定時間間隔，依次從各個分布式計算節(jié)點收集一次網絡通信延遲數(shù)據(jù)，在每個時間間隔內，對所有采集到的延遲樣本進行判斷，設定延遲閾值，篩選出小于設定閾值的樣本，統(tǒng)計當前這一時間窗口的總觀測時間，即從開始采集到結束所經歷的總時間段，以有效通信時間除以總觀測時間，得到節(jié)點的通信效率值，將通信效率值作為節(jié)點的通信調控參數(shù)。
3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)分布式計算的分類模型訓練方法，其特征在于：所述s2中計算出每個節(jié)點的實際訓練批量大小包括接收計算得到的各節(jié)點通信效率值，設定一個標準批量大小，作為初始訓練任務量的參考基準，將每一節(jié)點的通信效率值作為權重，除以每一節(jié)點的通信效率值作為權重與一的和，再乘以標準批量大小，得到節(jié)點的初步訓練批量大小。
4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)分布式計算的分類模型訓練方法，其特征在于：所述s3中計算當前批量任務對應的計算壓力具體包括收集每個分布式計算節(jié)點在上一輪訓練中所經歷的平均響應時間，結合節(jié)點當前被分配的訓練批次任務的大小，與平均響應時間進行乘積運算，得出節(jié)點本輪任務的整體計算壓力。
5.根據(jù)權利要求4所述的一種基于大數(shù)據(jù)分布式計算的分類模型訓練方法，其特征在于：所述s3還包括根據(jù)計算出的壓力值，自動為各節(jié)點分配對應的硬件執(zhí)行資源，包括可并行使用的線程數(shù)量、輸入輸出緩沖隊列長度、任務預取參數(shù)。
6.根據(jù)權利要求5所述的一種基于大數(shù)據(jù)分布式計算的分類模型訓練方法，其特征在于：所述s3還包括節(jié)點完成資源配置后，立即啟動訓練計算流程，包括節(jié)點完成資源配置后，立即啟動訓練計算流程，包括執(zhí)行前向傳播，用于模型輸出的預測計算，執(zhí)行誤差計算，用于衡量輸出與實際目標之間的差異，執(zhí)行反向傳播，用于更新模型內部參數(shù)，輸出對應的梯度信息或模型更新結果。
7.根據(jù)權利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)分布式計算的分類模型訓練方法，其特征在于：所述s4中聚合最終全局參數(shù)具體包括接收來自每個分布式計算節(jié)點上傳的模型參數(shù)副本，統(tǒng)計參數(shù)梯度的波動程度，將波動程度作為權重的參考依據(jù)，并通過取其倒數(shù)的方式進行調整，采用加權融合的方式，將所有節(jié)點的模型參數(shù)進行整合，計算得到一個代表所有節(jié)點協(xié)同訓練結果的最終全局參數(shù)，將整合后的全局模型參數(shù)同步分發(fā)給全部節(jié)點，用作下一輪訓練的初始參數(shù)。
8.根據(jù)權利要求7所述的一種基于大數(shù)據(jù)分布式計算的分類模型訓練方法，其特征在于：所述s4中統(tǒng)計參數(shù)梯度的波動程度包括計算各節(jié)點上傳模型參數(shù)中每個參數(shù)項在當前訓練輪次中的標準差，并以該標準差作為該節(jié)點模型更新穩(wěn)定性的衡量依據(jù)。
9.根據(jù)權利要求7所述的一種基于大數(shù)據(jù)分布式計算的分類模型訓練方法，其特征在于：所述s4中加權融合的方式為基于各節(jié)點權重與模型參數(shù)值之間的乘積進行求和后，再除以所有節(jié)點權重之和，得到最終的全局模型參數(shù)。
10.根據(jù)權利要求7所述的一種基于大數(shù)據(jù)分布式計算的分類模型訓練方法，其特征在于：所述s4中整合后的全局模型參數(shù)同步分發(fā)采用廣播機制，統(tǒng)一將最終聚合結果以同一時間戳下發(fā)至全部分布式計算節(jié)點，確保參數(shù)更新的一致性與同步性。