北京2023年5月26日 /美通社/ -- 在亞馬遜，有這樣一支負責搜索的團隊正在利用深度學習技術(shù)幫助公司內(nèi)各個團隊從數(shù)據(jù)中獲取智能。它就是M5搜索團隊，正在構(gòu)建大模型以支持亞馬遜的機器學習（ML）應(yīng)用程序。借助亞馬遜云科技的服務(wù)，M5搜索團隊能夠運行數(shù)百億參數(shù)模型的深度學習實驗。M5搜索團隊使用多種亞馬遜云科技服務(wù)構(gòu)建、訓(xùn)練和部署多模態(tài)的大型機器學習模型。如今，M5搜索團隊整合了數(shù)據(jù)，簡化了創(chuàng)建大模型的過程，亞馬遜各個團隊都可以使用這些模型，為他們的機器學習應(yīng)用程序帶來深度學習的強大能力。
利用深度學習賦能亞馬遜各團隊
作為一家擁有超過160萬員工的跨國科技公司，亞馬遜由許多不同的團隊組成，各團隊的業(yè)務(wù)重點和優(yōu)先事項也都不盡相同。其中，亞馬遜搜索致力于開發(fā)產(chǎn)品和服務(wù)以提高亞馬遜網(wǎng)站上的終端用戶體驗。亞馬遜搜索應(yīng)用科學和工程負責人Belinda Zeng表示："亞馬遜搜索是連接不同產(chǎn)品的橋梁，能在不同產(chǎn)品中建立協(xié)同，助力業(yè)務(wù)發(fā)展。為了解釋豐富的數(shù)據(jù)集信息，我們構(gòu)建了預(yù)訓(xùn)練模型，從而利用深度學習來增強亞馬遜的搜索功能。"
M5搜索團隊負責亞馬遜的發(fā)現(xiàn)式學習策略，并構(gòu)建多模態(tài)大模型，支持多語言、多實體和多任務(wù)。本質(zhì)上很多工作是實驗性的。團隊需要能夠快速擴展實驗，并迅速進入生產(chǎn)階段，同時訓(xùn)練數(shù)千個模型，每個模型都擁有超過2億參數(shù)，以及在亞馬遜云科技上有效地擴展基礎(chǔ)設(shè)施。要實現(xiàn)這些并不容易，因此M5搜索團隊在基礎(chǔ)設(shè)施解決方案中使用了Amazon EC2，該服務(wù)能夠為幾乎全部工作負載提供安全且可調(diào)整的計算容量。亞馬遜搜索首席工程師Rejith Joseph表示："我們選擇Amazon EC2是因為它提供了海量最新硬件資源，且資源可輕松獲取。"此外，M5搜索團隊需要存儲許多大型數(shù)據(jù)集，每個數(shù)據(jù)集都有數(shù)百TB。他們利用Amazon S3處理存儲需求。Amazon S3作為對象存儲服務(wù)，具有行業(yè)領(lǐng)先的可擴展性、數(shù)據(jù)可用性、安全性和高性能。
每月擴展到數(shù)千個訓(xùn)練任務(wù)
在2020年第四季度，M5搜索團隊開始使用亞馬遜云科技服務(wù)構(gòu)建、訓(xùn)練和部署其機器學習模型。截至2022年，團隊使用各種亞馬遜云科技服務(wù)，每月擴展至數(shù)千個訓(xùn)練任務(wù)，涉及大量GPU集群上的PB級數(shù)據(jù)。除了使用Amazon S3進行數(shù)據(jù)存儲之外，M5搜索團隊還使用了Amazon FSx，在云中輕松啟動、運行和擴展功能豐富且性能優(yōu)越的文件系統(tǒng)。該團隊還使用了全托管的批處理服務(wù)Amazon Batch，可在任何規(guī)模下高效運行批處理計算作業(yè)。亞馬遜搜索工程經(jīng)理Roshan Makhijani表示："通過廣泛使用Amazon FSx、Amazon EC2和Amazon Batch的服務(wù)，我們提高了實驗速度。在亞馬遜云科技上進行構(gòu)建非常靈活，我們在不到3天的時間里就可以擴展到新區(qū)域，只要新區(qū)域有硬件可用。"
從一開始，M5搜索團隊就與亞馬遜云科技的產(chǎn)品團隊合作解決公司的棘手問題。例如，數(shù)據(jù)密集型訓(xùn)練作業(yè)需要海量計算資源，使用跨區(qū)域計算是訪問這些資源的必要手段，但以前沒有實際解決方案能靈活實現(xiàn)跨區(qū)域計算。Belinda Zeng表示："我們與亞馬遜云科技緊密合作，開發(fā)了一些新功能，實現(xiàn)了跨區(qū)域計算，成功解決了這一難題。"此外，團隊不斷增長的數(shù)據(jù)需求日益挑戰(zhàn)Amazon FSx的極限。通過與亞馬遜云科技合作，M5搜索團隊解決了所有性能問題，并為持續(xù)擴展打下了基礎(chǔ)。正是由于這些增強功能，M5搜索團隊現(xiàn)在僅需1-2周就可以擴展機器學習基礎(chǔ)設(shè)施。
團隊還使用C++庫開發(fā)了一種自定義解決方案，以建立跨流媒體的Amazon S3 -- 即在一個區(qū)域存儲數(shù)據(jù)并在另一個區(qū)域進行流式數(shù)據(jù)傳輸 -- 而不影響訓(xùn)練作業(yè)的速度。Makhijani表示："使用Amazon S3，我們實現(xiàn)了我們需要的高吞吐量流媒體解決方案。" 通過選擇最優(yōu)的GPU、CPU以及亞馬遜云科技自研設(shè)計的高性能機器學習推理芯片Amazon Inferentia，M5搜索團隊成功在機器學習推理過程中降低成本并優(yōu)化性能。Joseph表示："不同模型在不同硬件上能提供的吞吐量有所不同，因此，硬件的選擇可以幫助我們擴展模型架構(gòu)，并針對多種類型的硬件進行優(yōu)化，同時控制成本。"此外，團隊在EC2 UltraClusters中部署了Amazon EC2 P4d實例，這些實例由云端高性能計算、網(wǎng)絡(luò)和云存儲構(gòu)成，以獲得最佳的計算和通信吞吐量。亞馬遜云科技深度學習AMI和深度學習容器提供了優(yōu)化且安全的機器學習框架和工具，使機器學習從業(yè)者能夠在云上加速深度學習，從而簡化了EC2實例的配置和部署，并實現(xiàn)了擴展。在解決方案中，團隊還使用了Amazon EC2實例的網(wǎng)絡(luò)接口Elastic Fabric Adapter（EFA），客戶可以借此在亞馬遜云科技上大規(guī)模運行需要高度跨節(jié)點通信的應(yīng)用程序。
此外，M5搜索團隊在亞馬遜云科技上使用開源深度學習框架PyTorch，用以簡化機器學習模型開發(fā)并將模型部署到生產(chǎn)中。具體而言，團隊試驗了多種PyTorch庫，如分布式數(shù)據(jù)并行和Amazon S3插件，以及PyTorch Profiler和完全分片數(shù)據(jù)并行等工具進行分布式訓(xùn)練。如今，亞馬遜各部門都可以利用深度學習的強大功能，以上能力的運用幾乎無所不在。例如，M5搜索團隊開發(fā)了一種機器學習模型，能夠準確更正客戶在搜索過程中的拼寫錯誤，從而改善搜索體驗。Zeng表示："機器學習應(yīng)用能夠幫助系統(tǒng)準確解讀客戶的真實意圖，并提供多樣化的相關(guān)推薦列表，這些功能都得益于我們預(yù)訓(xùn)練模型中豐富而細致的信息。"
持續(xù)提升效率
亞馬遜搜索現(xiàn)在已經(jīng)擁有了大規(guī)模構(gòu)建機器學習模型的技術(shù)。下一步，團隊計劃持續(xù)改進其全球集群以提高生產(chǎn)力和使用效率。團隊還將使用新的Amazon EC2實例匹配不同的模型，既用于訓(xùn)練，也用于推理。M5搜索團隊將繼續(xù)與亞馬遜云科技合作，優(yōu)化其基礎(chǔ)設(shè)施的彈性，提高生產(chǎn)力，并降低訓(xùn)練大型模型的前置成本。Joseph表示："通過使用亞馬遜云科技持續(xù)提升效率，我們可以釋放深度學習和人工智能的無限潛能，最終讓我們的客戶從中受益。"
