Đào tạo phân tán

Đào tạo phân tán hoạt động như thế nào?

Các chiến lược đào tạo phân tán chủ yếu được chia thành hai loại, cũng có thể được sử dụng kết hợp:

• Song song dữ liệu : Đây là phương pháp phổ biến nhất. Trong chiến lược này, toàn bộ mô hình được sao chép trên mỗi worker (hoặc GPU). Tập dữ liệu huấn luyện chính được chia thành các phần nhỏ hơn, và mỗi worker được gán một phần. Mỗi worker độc lập tính toán các bước truyền tiến và lùi cho tập dữ liệu con của mình để tạo ra các gradient. Các gradient này sau đó được tổng hợp và tính trung bình, thường thông qua một quy trình như All-Reduce , và gradient hợp nhất được sử dụng để cập nhật các tham số mô hình trên tất cả các worker. Điều này đảm bảo rằng mọi bản sao của mô hình đều được đồng bộ hóa.
• Song song mô hình : Chiến lược này được sử dụng khi một mô hình quá lớn, không thể chứa trong bộ nhớ của một GPU duy nhất. Trong trường hợp này, bản thân mô hình được phân vùng, với các lớp hoặc phần khác nhau được đặt trên các worker khác nhau. Dữ liệu được truyền giữa các worker khi nó chảy qua các lớp của mạng nơ-ron . Cách tiếp cận này phức tạp hơn để triển khai do nhu cầu giao tiếp cao giữa các worker, nhưng rất cần thiết cho việc huấn luyện các mô hình lớn như mô hình nền tảng . Các kiến trúc như Hỗn hợp Chuyên gia (MoE) phụ thuộc rất nhiều vào song song mô hình.

Ứng dụng trong thế giới thực

Đào tạo phân tán là nền tảng cho nhiều đột phá về AI hiện đại.

1. Đào tạo Mô hình Thị giác Quy mô Lớn : Các công ty phát triển mô hình thị giác máy tính tiên tiến, chẳng hạn như Ultralytics YOLO11 , thường sử dụng các tập dữ liệu khổng lồ như COCO hoặc ImageNet . Nhờ tính song song dữ liệu, họ có thể phân phối dữ liệu đào tạo trên một cụm GPU. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian đào tạo từ vài tuần xuống chỉ còn vài giờ hoặc vài ngày, cho phép lặp lại nhanh hơn, tinh chỉnh siêu tham số rộng hơn và cuối cùng dẫn đến các mô hình có độ chính xác cao hơn.
2. Phát triển Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) : Việc tạo ra các LLM như trong loạt GPT sẽ không thể thực hiện được nếu không có đào tạo phân tán. Các mô hình này chứa hàng trăm tỷ tham số và không thể được đào tạo trên một thiết bị duy nhất. Các nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp kết hợp, kết hợp song song mô hình để chia mô hình trên các GPU và song song dữ liệu để xử lý khối lượng lớn dữ liệu văn bản một cách hiệu quả. Đây là một thành phần cốt lõi của các dự án như Megatron-LM của NVIDIA .

Đào tạo phân tán so với các khái niệm liên quan

Điều quan trọng là phải phân biệt đào tạo phân tán với các thuật ngữ liên quan khác:

• Học Liên kết : Mặc dù cả hai đều liên quan đến nhiều thiết bị, mục tiêu và ràng buộc của chúng lại khác nhau. Đào tạo phân tán thường được thực hiện trong một môi trường được kiểm soát như trung tâm dữ liệu với kết nối tốc độ cao để tăng tốc quá trình đào tạo cho một thực thể duy nhất. Ngược lại, học liên kết đào tạo các mô hình trên các thiết bị phi tập trung (ví dụ: điện thoại thông minh) mà không cần chuyển dữ liệu riêng tư đến máy chủ trung tâm. Trọng tâm chính của học liên kết là quyền riêng tư dữ liệu , trong khi đào tạo phân tán là tốc độ và quy mô.
• Trí tuệ nhân tạo biên (Edge AI) : Các thuật ngữ này đề cập đến các giai đoạn khác nhau của vòng đời ML. Đào tạo phân tán là một phần của giai đoạn đào tạo . Trí tuệ nhân tạo biên liên quan đến giai đoạn triển khai , trong đó một mô hình được tối ưu hóa chạy suy luận trực tiếp trên một thiết bị cục bộ, thường bị hạn chế về tài nguyên, như camera hoặc máy tính trên xe hơi. Một mô hình được đào tạo bằng các phương pháp phân tán có thể được chuẩn bị cho việc triển khai Trí tuệ nhân tạo biên .

Công cụ và triển khai

Việc triển khai đào tạo phân tán được hỗ trợ bởi nhiều công cụ và nền tảng khác nhau:

• Khung ML: Các khuôn khổ cốt lõi như PyTorch Và TensorFlow cung cấp hỗ trợ tích hợp cho các API đào tạo phân tán, chẳng hạn như PyTorch DistributedDataParallel Và TensorFlow của tf.distribute.Strategy.
• Thư viện chuyên biệt : Các thư viện như Horovod , do Uber phát triển, cung cấp phương pháp tiếp cận không phụ thuộc vào khuôn khổ đối với việc học sâu phân tán.
• Nền tảng đám mây : Các nhà cung cấp đám mây lớn như AWS , Google Cloud và Microsoft Azure cung cấp dịch vụ ML được quản lý và cơ sở hạ tầng được tối ưu hóa cho đào tạo phân tán quy mô lớn.
• Nền tảng MLOps : Các nền tảng như Ultralytics HUB đơn giản hóa quy trình bằng cách cung cấp giao diện để quản lý tập dữ liệu, lựa chọn mô hình và khởi chạy các tác vụ đào tạo, bao gồm các tùy chọn đào tạo đám mây xử lý cơ sở hạ tầng phân tán cơ bản. Thực hành MLOps tốt là chìa khóa để quản lý đào tạo phân tán hiệu quả.