分布式培训

分布式培训如何运作

分布式训练的基本原则是并行性--分解训练任务，使多个部分同时运行。不是由一个处理器按顺序处理所有数据和计算，而是由多个处理器（通常称为 "工作者"）分担工作。实现这一目标有两种主要策略：

• 数据并行：这是最常见的方法。每个 Worker 上都有一个完整的模型副本。训练数据集被分割成较小的块，每个工作站使用其本地的模型副本处理分配给它的块。工作者根据自己的数据子集计算模型权重的更新。然后将这些更新（梯度）汇总到所有工作站（通常是平均值），并用于更新主模型或同步所有模型副本。这样就能有效处理更大的批量数据。PyTorch 等框架提供了分布式数据并行（DDP），而TensorFlow 则提供了各种实现数据并行的分布式训练策略。工作站之间的高效通信至关重要，通常NVIDIA 集体通信库（NCCL）等库进行管理。
• 模型并行：当模型过大，无法容纳进单个GPU 的内存时，通常会采用这种策略。这种策略不是复制整个模型，而是将模型的不同部分（如层）放在不同的工作站上。在前向和后向传递过程中，数据会依次流经这些部分。这种方法的实现比数据并行更复杂，但对于训练真正庞大的模型却是必要的。一些框架提供了辅助工具，如TensorFlow 的模型并行方法，而管道并行等技术也经常被使用。

实际应用

分布式训练对于许多尖端的人工智能（AI）应用来说是不可或缺的：

• 训练大型语言模型（LLM）： OpenAI 的 GPT-4或Google 的 Gemini 等模型拥有数十亿或数万亿个参数。要对其进行训练，就需要将计算分配到可能成千上万的 GPU 上进行长时间的计算。这对于自然语言处理（NLP）、机器翻译和构建高级聊天机器人等任务至关重要。
• 先进的计算机视觉模型：训练最先进的计算机视觉模型，如 Ultralytics YOLO或用于图像 分割 的复杂模型，在ImageNet或COCO等大型数据集上进行分布式训练将受益匪浅。例如，用于自动驾驶汽车的物体检测模型的训练涉及大量图像数据，并要求高精度，因此必须在多个 GPU 上进行分布式训练，才能在合理的时间范围内取得成果。这同样适用于医学图像分析等专业领域。
• 推荐系统：Netflix 或亚马逊等公司根据用户交互数据训练复杂的模型，以生成个性化推荐。由于数据规模庞大，通常需要采用分布式方法。
• 科学计算：气候建模、物理和药物发现等领域的大规模模拟通常利用分布式计算原理，与分布式人工智能训练中使用的原理类似。

分布式培训与其他培训方法的比较

将分布式培训与相关概念区分开来非常重要：

• 联合学习：虽然两者都涉及多台设备，但联合学习是针对数据分散、出于数据隐私考虑不能（或不应）移动到中央位置的情况而设计的（例如，根据手机上的用户数据训练模型）。在联合学习中，模型更新在设备上进行本地计算，然后发回中央服务器进行汇总，但原始数据从未离开过设备。分布式训练通常假定数据可以移动到计算集群（如数据中心或云中）并在其中分布。请查看TensorFlow Federated框架示例。
• 单设备训练：这是一种传统方法，整个训练过程在单个CPU 或GPU运行。这种方法的设置比较简单（参见Ultralytics 快速入门），但由于时间和内存的限制，对于大型模型或数据集来说并不可行。

工具和实施

各种工具和平台为实施分布式培训提供了便利：

• ML 框架：核心框架，如 PyTorch和 TensorFlow等核心框架为分布式训练 API 提供内置支持。
• 专业库：由 Uber 开发的Horovod 等库为分布式深度学习提供了一种与框架无关的方法。
• 云平台： AWS、Google Cloud 和Microsoft Azure等主要云提供商都提供可管理的 ML 服务和基础设施，并针对大规模分布式培训进行了优化。
• MLOps 平台： Ultralytics HUB等平台提供了管理数据集、选择模型和启动培训工作的界面，包括处理底层分布式基础设施的云培训选项，从而简化了流程。良好的MLOps实践是有效管理分布式培训的关键。

分布式训练是开发当今最强大人工智能模型的基础技术，它使大规模训练变得可行且高效。