トレーニングワークロードを拡張しつつコストを最小限に抑える最良の方法は、Setuptoolsでコードをパッケージ化し、事前に構築されたコンテナを使用することです。必要なGPUを含むカスタムティアを使用して、Vertex AIでモデルをトレーニングします。このオプションには、次の利点があります。
* SetuptoolsはPythonパッケージの作成と配布を支援するPythonツールであり、プリビルドコンテナはコードの実行に必要なすべての依存関係とライブラリを含むDockerイメージであるため、コードを簡単にパッケージ化してデプロイできます。Setuptoolsでコードをパッケージ化し、プリビルドコンテナを使用することで、独自のカスタムコンテナの構築と保守の手間と複雑さを回避し、さまざまな環境間でのコードの互換性と移植性を確保できます。
* Vertex AIの拡張性とパフォーマンスを活用します。Vertex AIは、トレーニング、チューニング、サービング、モニタリングなど、機械学習のためのさまざまなツールと機能を提供するフルマネージドサービスです。Vertex AIを使用してモデルをトレーニングすることで、Vertex AIの分散型および並列トレーニング機能を活用でき、トレーニングプロセスを高速化し、モデルの品質を向上させることができます。
Vertex AIは、PyTorchやResNet50などの様々なフレームワークやモデルをサポートしており、カスタムコンテナやカスタムティアを使用して、トレーニング構成やリソースをカスタマイズすることも可能です。
Vertex AIでは、必要なGPUを含むカスタムティアを使用できるため、トレーニングジョブのリソース利用率と割り当てを最適化でき、トレーニングプロセスのコストと複雑さを軽減できます。4つのV100 GPUを含むカスタムティアを使用することで、トレーニングジョブで使用する予定のGPUの数と種類に合わせることができ、不要なリソースや利用率の低いリソースへの支払いを回避できます。また、Vertex AIは、秒単位課金、継続利用割引、プリエンプティブVMなど、トレーニングプロセスのコストを削減できるさまざまな料金オプションと割引を提供しています。
他の選択肢は、以下の理由から最適とは言えません。
* オプションA：トレーニングを起動するためのすべての依存関係を備えたCompute Engine VMを構成する。
必要なGPUを含むカスタムティアを使用してVertex AIでモデルをトレーニングすると、複雑さとオーバーヘッドが増加します。このオプションでは、Google Cloud上で動作する仮想マシンであるCompute Engine VMを作成および管理する必要があります。ただし、トレーニングの起動にCompute Engine VMを使用することは、コードの実行に必要なすべての依存関係とライブラリをインストールおよび構成し、VMを維持および更新する必要があるため、必ずしも必要または効率的ではありません。さらに、トレーニングの起動にCompute Engine VMを使用すると、VMの使用料を支払い、VMとVertex AI間でデータとコードを転送する必要があるため、追加のコストとレイテンシが発生する可能性があります。
* オプション C: 4 つの V100 GPU を備えた Vertex AI Workbench ユーザー管理ノートブック インスタンスを作成し、それを使用してモデルをトレーニングすると、追加のコストとリスクが発生します。このオプションでは、Google Cloud 上で Jupyter ノートブックを作成および実行できるサービスである Vertex AI Workbench ユーザー管理ノートブック インスタンスを作成および管理する必要があります。ただし、ノートブック インスタンスの使用料を支払う必要があるため、特にノートブック インスタンスが他の目的で使用されない場合は、費用がかさみ無駄になる可能性があるため、Vertex AI Workbench ユーザー管理ノートブック インスタンスを使用してモデルをトレーニングすることは最適または安全ではない可能性があります。さらに、ノートブック インスタンスは Google Cloud によって完全に管理されていないため、不正なユーザーや悪意のある攻撃者によってアクセスまたは変更される可能性があるため、Vertex AI Workbench ユーザー管理ノートブック インスタンスを使用してモデルをトレーニングすると、モデルとデータが潜在的なセキュリティまたはプライバシーの問題にさらされる可能性があります。
* オプション D: 4 台の V100 GPU を搭載したノード プールを使用して Google Kubernetes Engine クラスターを作成する。
このノードプールにTFJobオペレーターを準備して送信すると、複雑さとコストが増加します。このオプションでは、完全に管理されたGoogle Kubernetes Engineクラスターを作成および管理する必要があります。
* Google Cloud 上で Kubernetes クラスターを実行するサービスです。さらに、このオプションでは、同じ構成とリソースを共有するノードのグループである 4 つの V100 GPU を持つノード プールを作成および管理する必要があります。また、このオプションでは、TensorFlow トレーニング ジョブを定義する Kubernetes カスタム リソースである TFJob オペレーターをこのノード プールに準備して送信する必要があります。ただし、Google Kubernetes Engine、ノード プール、および TFJob オペレーターを使用してモデルをトレーニングすることは、クラスター、ノード プール、および TFJob オペレーターの構成と保守が必要であり、それらの使用料を支払う必要があるため、必ずしも必要または効率的とは限りません。さらに、Google Kubernetes Engine、ノード プール、および TFJob オペレーターは、PyTorch モデルではなく TensorFlow モデル用に設計されているため、互換性や拡張性に欠ける可能性があり、分散トレーニングや並列トレーニングをサポートしていない可能性があります。
参考文献：
* [Vertex AI: カスタムコンテナを使用したトレーニング]
* [Vertex AI: カスタムマシンタイプの使用]
* [Setuptoolsのドキュメント]
* [PyTorchドキュメント]
* [ResNet50 | PyTorch]

ResourceExhaustedError: テンソルの割り当て時にメモリ不足 (OOM) が発生するのは、GPU がテンソルのメモリを割り当てようとしたときにメモリが不足した場合に発生するエラーです。テンソルは、機械学習モデルのデータまたはパラメータを表す数値の多次元配列です。テンソルのサイズと形状は、入力データ、モデルアーキテクチャ、バッチサイズ、最適化アルゴリズム1など、さまざまな要因によって異なります。
Compute Engine 上の GPU 搭載仮想マシンを使用して、与えられた画像に含まれる政府発行の ID の種類を予測するコンピュータビジョンモデルをトレーニングする場合、エラーを解決する最良の方法はバッチサイズを小さくすることです。バッチサイズは、モデルが一度に処理する入力例の数を決定するパラメータです。バッチサイズを大きくすると、モデルの精度と安定性が向上しますが、より多くのメモリと計算が必要になります。バッチサイズを小さくすると、メモリと計算の要件は軽減されますが、モデルのパフォーマンスと収束に影響を与える可能性があります。
バッチサイズを小さくすることで、GPUは各テンソルに割り当てるメモリ量を減らし、メモリ不足を回避できます。バッチサイズを小さくすると、GPUがより多くのバッチを並列処理できるため、トレーニング処理も高速化されます。ただし、バッチサイズを小さくしすぎると、勾配更新のノイズや分散が増加したり、モデルの収束が遅くなったりするなど、いくつかの欠点が生じる可能性があります。したがって、最適なバッチサイズは、メモリ、計算、パフォーマンスのトレードオフに基づいて選択する必要があります3。
他の選択肢は、GPUのメモリ割り当てに直接関係しないため、選択肢Bほど効果的ではありません。選択肢A（オプティマイザの変更）は、最適化プロセスの速度と品質に影響を与える可能性がありますが、モデルのメモリ使用量を削減するとは限りません。選択肢C（学習率の変更）は、モデルの収束性と安定性に影響を与える可能性がありますが、モデルのメモリ使用量を削減するとは限りません。選択肢D（画像形状の縮小）は、入力テンソルのサイズを縮小する可能性がありますが、画像の品質と解像度も低下させ、モデルの精度に影響を与える可能性があります。したがって、選択肢B（バッチサイズを縮小）が、この質問に対する最良の回答です。
参照：
ResourceExhaustedError: 形状を指定してテンソルを割り当てる際にメモリ不足エラーが発生します - Stack Overflow バッチサイズはモデルのパフォーマンスとトレーニング時間にどのように影響しますか？ - Stack Overflow ニューラルネットワークのトレーニングに最適なバッチサイズを選択するには？ - Stack Overflow

物流チームが毎月発注すべき在庫量を予測するモデルを構築する最良の方法は、時系列予測モデルを使用して各商品の月間売上を予測することです。このアプローチでは、季節性、周期性、自己相関など、売上データの時間的パターンと傾向を捉えることができます。また、需要の変動性と不確実性を考慮し、予測の信頼区間と誤差指標を提供することもできます。時系列予測モデルを使用することで、物流チームは各商品の将来の売上について正確で信頼性の高い予測値を得ることができ、在庫レベルの最適化や過剰在庫・在庫不足の回避に役立ちます。時系列予測モデルの構築には、ARIMA、LSTM、Prophet、BigQuery MLなど、さまざまな手法とツールを使用できます。
他の選択肢は、以下の理由から最適とは言えません。
A．クラスタリングアルゴリズムを用いて人気商品をグループ化することは、売上や在庫に関する定量的または時間的な情報を提供しないため、適切なアプローチとは言えません。クラスタリングは、商品の類似性または非類似性に基づいて、定性的かつ静的な分類を行うだけです。さらに、クラスタリングは教師なし学習手法であり、学習プロセスを導くための目標変数やフィードバックを使用しません。そのため、恣意的で一貫性のないクラスタが生成され、顧客の真の需要や嗜好を反映しない可能性があります。
B．毎月どれだけの追加在庫を購入すべきかを予測するために回帰モデルを使用するのは良い方法ではありません。なぜなら、各アイテムの個々の違いや変動を考慮していないからです。回帰モデルは在庫全体に対して単一の集計値しか提供しないため、誤解を招いたり不正確になったりする可能性があります。さらに、回帰モデルは時系列データの処理には適していません。データポイントが独立かつ同一の分布に従うことを前提としていますが、売上データの場合はそうではないからです。また、回帰モデルは、特徴量とモデルの選択と複雑さによっては、過学習または過小学習を起こす可能性もあります。
D．在庫レベルをUNDER_STOCKED、OVER_STOCKED、CORRECTLY_STOCKEDに分類するために分類モデルを使用する方法は、売上や在庫に関する数値情報や予測情報を提供しないため、良いアプローチとは言えません。在庫レベルに対して離散的で主観的なラベルを提供するだけであり、曖昧で不明瞭な場合があります。さらに、分類モデルは、データポイントが独立かつ同一分布であると仮定しているため、時系列データの処理には適していません。売上データの場合はそうではありません。また、分類モデルは、特徴の選択と複雑さ、モデル、閾値によっては、クラスの不均衡、誤分類、過学習などの問題が発生する可能性があります。
参照：
プロフェッショナルMLエンジニア試験ガイド
Google Cloud認定資格の準備：機械学習エンジニア専門資格 Google Cloudが機械学習エンジニア認定資格を開始 時系列予測：原理と実践 BigQuery ML：時系列分析