Распределенное обучение

Как работает распределенное обучение

Основная идея распределенного обучения заключается в параллелизме. Вместо того чтобы последовательно обрабатывать данные и вычислять обновления модели на одном процессоре, задача разбивается на части и выполняется одновременно на нескольких процессорах (их часто называют "рабочими"). Существует две основные стратегии:

• Параллелизм данных: Самый распространенный подход. Набор данных разбивается на более мелкие фрагменты, и каждый рабочий тренируется на своем фрагменте, используя свою копию модели. Затем результаты (градиенты) объединяются для обновления центральной модели. Это хорошо работает, когда модель умещается на одном рабочем, но набор данных очень большой. Такие фреймворки, как PyTorch , предлагают Distributed Data Parallel.
• Параллелизм модели: Используется, когда сама модель слишком велика, чтобы уместиться в памяти одного рабочего. Разные части модели размещаются на разных рабочих, и данные перетекают между ними во время обучения. Это более сложная реализация, чем параллелизм данных. Узнай больше о подходахTensorFlow к параллелизму моделей.

Применение распределенного обучения в реальном мире

Распределенное обучение необходимо для решения масштабных задач ИИ в различных областях:

• Обучение больших языковых моделей (LLM): Такие модели, как GPT-4, имеют миллиарды параметров и обучаются на огромных текстовых массивах данных. Распределенное обучение на тысячах графических процессоров делает это возможным. Такие модели используются в самых разных приложениях - от машинного перевода до продвинутых чат-ботов.
• Продвинутые модели компьютерного зрения: Обучение современных моделей для таких задач, как сегментация изображений высокого разрешения, детальный анализ медицинских изображений или системы восприятия для автономных транспортных средств, часто требует распределенного обучения для работы со сложными архитектурами и большими наборами визуальных данных, такими как ImageNet.

Примеры использования

• Обучение моделей Ultralytics YOLO : Распределенное обучение может значительно сократить время, необходимое для тренировки Ultralytics YOLO особенно на больших пользовательских наборах данных для обнаружения объектов. Используя несколько графических процессоров, пользователи добиваются более быстрой сходимости и потенциально лучшей точности модели.
• Обучение моделей в облаке: Платформы вроде Ultralytics HUB предоставляют доступный способ использовать распределенные ресурсы для обучения в облаке. Это позволяет пользователям, не имеющим мощного локального оборудования, эффективно обучать большие модели, используя управляемую инфраструктуру таких провайдеров, как AWS, Google Cloud или Azure.

Распределенное обучение по сравнению с другими методами обучения

Полезно отличать распределенное обучение от смежных понятий:

• Централизованное обучение: Традиционный подход, при котором весь процесс обучения происходит на одной машине или устройстве. Это проще, но зачастую слишком медленно для современных масштабных задач.
• Федеративное обучение (Federated Learning): Другой распределенный подход, ориентированный в первую очередь на конфиденциальность данных. В Federated Learning модели обучаются локально на децентрализованных устройствах (например, мобильных телефонах), используя локальные данные. На центральный сервер для агрегирования отправляются только обновления моделей, а не исходные данные. Это контрастирует с типичным распределенным обучением, где данные часто находятся в центре или распределяются между работниками под центральным контролем.

Распределенное обучение - это фундаментальная техника, позволяющая расширить границы масштабов и возможностей моделей ИИ. Инструменты и библиотеки в таких фреймворках, как PyTorch, TensorFlowа также специализированные библиотеки вроде Horovod упрощают ее реализацию, делая масштабное обучение моделей более доступным.