分散トレーニング

分散トレーニングの仕組み

分散トレーニングの核となる考え方は並列処理である。データを処理し、モデルの更新を1つのプロセッサで逐次計算する代わりに、タスクを分解し、複数のプロセッサ（しばしば「ワーカー」と呼ばれる）で同時に実行する。主に2つの戦略がある：

• データ並列：最も一般的なアプローチ。データセットは小さな塊に分割され、各ワーカーはモデルのコピーを使用してそれぞれの塊で学習を行う。その結果（勾配）を組み合わせて中央のモデルを更新する。この方法は、モデルが1人のワーカーにフィットするが、データセットが非常に大きい場合に有効です。PyTorch ようなフレームワークは分散データ並列を提供します。
• モデル並列：モデル自体が大きすぎて、1人のワーカーのメモリに収まらない場合に使用する。モデルのさまざまな部分を異なるワーカーに配置し、トレーニング中にワーカー間でデータをフローさせる。これはデータ並列よりも実装が複雑です。TensorFlowモデル並列化へのアプローチについて、さらに詳しくご覧ください。

分散トレーニングの実世界での応用

分散トレーニングは、さまざまな領域にわたる大規模なAI問題に取り組むために不可欠である：

• 大規模言語モデル（LLM）のトレーニング：GPT-4のようなモデルは数十億のパラメータを持ち、膨大なテキストデータセットで学習されます。何千ものGPUに分散してトレーニングすることで、これが実現可能になります。このようなモデルは、機械翻訳から高度なチャットボットまでのアプリケーションを強力にサポートします。
• 高度なコンピュータビジョンモデル高解像度の画像セグメンテーション、詳細な医療画像解析、自律走行車の知覚システムなどのタスクのための最先端のモデルのトレーニングには、複雑なアーキテクチャやImageNetのような大規模な視覚データセットを扱うための分散トレーニングが必要になることがよくあります。

使用例

• Ultralytics YOLO モデルのトレーニング：分散トレーニングでトレーニング時間を大幅に短縮 Ultralytics YOLOモデルの学習時間を大幅に短縮できます。複数のGPUを使用することで、収束が早くなり、モデルの精度が向上する可能性があります。
• クラウドベースのモデルトレーニング：Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、クラウド上の分散されたトレーニングリソースを活用するアクセス可能な方法を提供します。これにより、強力なローカルハードウェアを持たないユーザーでも、AWS、Google Cloud、Azureのようなプロバイダーの管理されたインフラを使用して、大規模なモデルを効率的にトレーニングすることができます。

分散型トレーニングと他のトレーニング方法との比較

分散型トレーニングは、関連する概念と区別することが役に立つ：

• 集中型トレーニング：トレーニングプロセス全体が1台のマシンやデバイス上で行われる従来のアプローチ。よりシンプルだが、現代の大規模なタスクには遅すぎることが多い。
• フェデレーテッド・ラーニング：主にデータプライバシーに焦点を当てた、異なる分散型アプローチ。Federated Learningでは、モデルはローカルデータを使って分散化されたデバイス（携帯電話など）上でローカルに学習される。生のデータではなく、モデルの更新のみが集約のために中央サーバーに送られる。これは、データが多くの場合中央に配置されるか、中央制御の下で作業者に分散される典型的な分散学習とは対照的である。

分散トレーニングは、AIモデルのスケールと能力の限界を押し広げるための基本的なテクニックである。以下のようなフレームワークのツールやライブラリは PyTorch, TensorFlowやHorovodのような専門的なライブラリは、その実装を簡素化し、大規模なモデル学習をより身近なものにしています。