تسريع تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع! تعرّف على كيفية تقليل وقت التدريب، وتوسيع نطاق النماذج، وتحسين الموارد لمشاريع تعلّم الآلة المعقدة.
التدريب الموزع هو طريقة مستخدمة في التعلم الآلي (ML) لتدريب نماذج كبيرة على مجموعات بيانات ضخمة من خلال توزيع عبء العمل على أجهزة متعددة، مثل وحدات معالجة الرسومات أو وحدات المعالجة المركزية. يقلل هذا النهج بشكل كبير من وقت التدريب مقارنةً باستخدام جهاز واحد، مما يجعل من الممكن العمل مع النماذج ومجموعات البيانات التي قد تكون غير عملية بسبب حجمها وتعقيدها. من خلال تقسيم عملية التدريب، يتيح التدريب الموزع إمكانية إجراء التجارب بشكل أسرع، واستخدام أكثر كفاءة للموارد، والقدرة على معالجة مشاريع ذكاء اصطناعي أكثر طموحًا.
يتضمن التدريب الموزع عدة مفاهيم مهمة تساعد في فهم كيفية عمله وسبب فعاليته:
توازي البيانات: هذا هو النهج الأكثر شيوعًا في التدريب الموزّع، حيث يتم تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات فرعية متعددة، ويقوم كل جهاز بمعالجة مجموعة فرعية مختلفة. يتدرب كل جهاز على الجزء الخاص به من البيانات ويشارك نتائجه مع الأجهزة الأخرى لتحديث النموذج. يضمن ذلك أن تعمل جميع الأجهزة معًا لتحقيق هدف مشترك، مما يحسّن أداء النموذج من خلال الاستفادة من البيانات المتنوعة.
توازي النماذج: في الحالات التي يكون فيها النموذج أكبر من أن يتسع على جهاز واحد، يتم استخدام توازي النماذج. ويتضمن ذلك تقسيم النموذج نفسه على عدة أجهزة، بحيث يكون كل جهاز مسؤولاً عن جزء من طبقات النموذج أو معلماته. هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص للنماذج الكبيرة جداً، مثل تلك المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أو مهام الرؤية الحاسوبية المتقدمة.
خادم المعلمات: تتضمن بنية خادم المعلمات خادمًا مركزيًا (أو خوادم) يخزن معلمات النموذج. تقوم العقد العمالية بحساب التدرجات على بياناتها وإرسالها إلى خادم المعلمات الذي يقوم بتحديث النموذج وإرسال المعلمات المحدثة إلى العمال. يساعد هذا الإعداد في مزامنة النموذج عبر جميع الأجهزة.
تجميع التدرجات: بعد أن يقوم كل جهاز بحساب التدرجات بناءً على بياناته، يجب تجميع هذه التدرجات لتحديث النموذج. تجميع التدرجات هو عملية تجميع التدرجات من جميع الأجهزة وحساب متوسطها، مما يضمن أن يتعلم النموذج من مجموعة البيانات بأكملها.
يوفر التدريب الموزّع العديد من المزايا التي تجعله خيارًا شائعًا لتدريب نماذج التعلم الآلي المعقدة:
تقليل وقت التدريب: من خلال توزيع عبء العمل، يقلل التدريب الموزع بشكل كبير من الوقت اللازم لتدريب النماذج الكبيرة. يسمح هذا التسريع بتكرار وتطوير حلول الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع.
قابلية التوسع: يمكن أن يتوسع التدريب الموزع لاستيعاب مجموعات بيانات أكبر ونماذج أكثر تعقيدًا من خلال إضافة المزيد من الأجهزة إلى عملية التدريب. تُعد قابلية التوسع هذه ضرورية للتعامل مع الحجم المتزايد لمجموعات البيانات والتعقيد المتزايد للنماذج الحديثة. تعرف على المزيد حول قابلية التوسع في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
كفاءة الموارد: يستخدم التدريب الموزع موارد الحوسبة المتاحة بكفاءة، مثل وحدات معالجة الرسومات المتعددة. وهذا مفيد بشكل خاص للمؤسسات التي لديها إمكانية الوصول إلى مجموعات الحوسبة عالية الأداء أو الموارد القائمة على السحابة.
يتم استخدام التدريب الموزع في مجموعة متنوعة من التطبيقات الواقعية، بما في ذلك:
تصنيف الصور على نطاق واسع: غالباً ما يتطلب تدريب نماذج لتصنيف الصور في مجموعات البيانات الضخمة، مثل تلك المستخدمة في التصوير الطبي أو تحليل صور الأقمار الصناعية، تدريباً موزعاً للتعامل مع العبء الحسابي. تعرف على المزيد حول تحليل الصور الطبية وتحليل صور الأقمار الصناعية.
معالجة اللغات الطبيعية: يمكن أن تكون نماذج مهام مثل الترجمة الآلية وتحليل المشاعر وتوليد النصوص كبيرة للغاية. يتيح التدريب الموزع تدريب هذه النماذج على مجموعات نصية كبيرة، مما يحسن من دقتها وأدائها.
المركبات ذاتية القيادة: تتضمن نماذج التدريب للمركبات ذاتية القيادة معالجة كميات هائلة من بيانات الاستشعار. يسمح التدريب الموزع بالتدريب الفعال للنماذج المعقدة التي يمكنها فهم بيئات العالم الحقيقي والتنقل فيها. تعرف على المزيد حول الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة.
التدريب Ultralytics YOLO النماذج: يمكن استخدام التدريب الموزّع لتسريع تدريب Ultralytics YOLO النماذج على مجموعات البيانات الكبيرة. من خلال توزيع عبء العمل على وحدات معالجة رسومات متعددة، يمكن للمستخدمين تقليل وقت التدريب بشكل كبير وتحسين أداء النماذج في مهام مثل اكتشاف الأجسام.
التدريب على النماذج المستندة إلى السحابة: تدعم منصات مثل Ultralytics HUB التدريب الموزع، مما يسمح للمستخدمين بالاستفادة من الموارد السحابية لتدريب نماذجهم. وهذا مفيد بشكل خاص للمستخدمين الذين ليس لديهم إمكانية الوصول إلى البنية التحتية للحوسبة عالية الأداء.
على الرغم من قوة التدريب الموزع، إلا أنه من المهم فهم كيفية اختلافه عن طرق التدريب الأخرى:
التدريب المركزي: في التدريب المركزي، يتم استخدام جهاز واحد لتدريب النموذج. هذه الطريقة أبسط ولكنها قد تكون أبطأ بكثير بالنسبة للنماذج ومجموعات البيانات الكبيرة.
التعلم الموحد: التعلم الاتحادي هو نهج موزع آخر حيث يتم تدريب النماذج محليًا على أجهزة لا مركزية، وتتم مشاركة تحديثات النموذج فقط مع خادم مركزي. تعطي هذه الطريقة الأولوية لخصوصية البيانات ولكن يمكن أن يكون تنفيذها أكثر تعقيداً من التدريب الموزع التقليدي.
التدريب الموزع هو تقنية حاسمة لتدريب نماذج التعلم الآلي واسعة النطاق بكفاءة. من خلال فهم مفاهيمه الرئيسية وفوائده وتطبيقاته، يمكن للممارسين الاستفادة من التدريب الموزع لتسريع مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم ومعالجة المشاكل الأكثر تعقيدًا. أطر عمل مثل TensorFlow و PyTorch أدوات ومكتبات لتسهيل التدريب الموزع، مما يجعلها في متناول مجموعة واسعة من المستخدمين. بالنسبة لأولئك الذين يستخدمون نماذج Ultralytics YOLO ، يمكن أن يؤدي دمج التدريب الموزع إلى تحسينات كبيرة في كفاءة التدريب وأداء النموذج.
