التدريب الموزع

التدريب الموزع هو تقنية مستخدمة في تعلم الآلة (ML) لتسريع عملية تدريب النموذج عن طريق تقسيم عبء العمل الحسابي عبر معالجات متعددة. يمكن أن تكون هذه المعالجات، غالبًا وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، موجودة على جهاز واحد أو منتشرة عبر أجهزة متعددة في شبكة. مع تزايد حجم مجموعات البيانات وتعقيد نماذج التعلم العميق، يمكن أن يستغرق التدريب على معالج واحد قدرًا غير عملي من الوقت. يعالج التدريب الموزع هذا الاختناق، مما يجعل من الممكن تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة في إطار زمني معقول.

كيف يعمل التدريب الموزع؟

تقع استراتيجيات التدريب الموزع بشكل أساسي في فئتين، يمكن استخدامهما أيضًا معًا:

• توازى البيانات: هذا هو النهج الأكثر شيوعًا. في هذه الإستراتيجية، يتم تكرار النموذج بأكمله على كل عامل (أو وحدة معالجة رسومات). يتم تقسيم مجموعة بيانات التدريب الرئيسية إلى أجزاء أصغر، ويتم تعيين جزء لكل عامل. يحسب كل عامل بشكل مستقل التمريرات الأمامية والخلفية لمجموعة البيانات الفرعية الخاصة به لإنشاء تدرجات. يتم بعد ذلك تجميع هذه التدرجات ومتوسطها، عادةً من خلال عملية مثل All-Reduce، ويتم استخدام التدرج الموحد لتحديث معلمات النموذج على جميع العمال. وهذا يضمن بقاء كل نسخة من النموذج متزامنة.
• توازى النموذج: تُستخدم هذه الإستراتيجية عندما يكون النموذج كبيرًا جدًا بحيث لا يمكن احتواؤه في ذاكرة وحدة معالجة رسومات واحدة. هنا، يتم تقسيم النموذج نفسه، مع وضع طبقات أو أقسام مختلفة على وحدات معالجة مختلفة. يتم تمرير البيانات بين العمال أثناء تدفقها عبر طبقات الشبكة العصبية. هذا النهج أكثر تعقيدًا في التنفيذ نظرًا لمتطلبات الاتصال العالية بين العمال ولكنه ضروري لتدريب النماذج الضخمة مثل النماذج الأساسية. تعتمد بنيات مثل خليط الخبراء (MoE) بشكل كبير على توازي النموذج.

تطبيقات واقعية

التدريب الموزع أساسي للعديد من الاختراقات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي.

1. تدريب نماذج رؤية واسعة النطاق (Large-Scale Vision Models): غالبًا ما تستخدم الشركات التي تطور نماذج رؤية حاسوبية (computer vision) متقدمة، مثل Ultralytics YOLO11، مجموعات بيانات ضخمة مثل COCO أو ImageNet. باستخدام توازي البيانات، يمكنهم توزيع التدريب عبر مجموعة من وحدات معالجة الرسومات (GPUs). هذا يقلل بشكل كبير من وقت التدريب من أسابيع إلى مجرد ساعات أو أيام، مما يتيح تكرارًا أسرع، و ضبط المعلمات الفائقة (hyperparameter tuning) أكثر شمولاً، ويؤدي في النهاية إلى نماذج ذات دقة (accuracy) أعلى.
2. تطوير نماذج لغوية كبيرة (LLMs): إن إنشاء LLMs مثل تلك الموجودة في سلسلة GPT سيكون مستحيلاً بدون التدريب الموزع. تحتوي هذه النماذج على مئات المليارات من المعلمات ولا يمكن تدريبها على جهاز واحد. يستخدم الباحثون نهجًا هجينًا، يجمع بين توازي النموذج لتقسيم النموذج عبر وحدات معالجة الرسومات وتوازي البيانات لمعالجة كميات هائلة من البيانات النصية بكفاءة. هذا هو المكون الأساسي لمشاريع مثل Megatron-LM من NVIDIA.

التدريب الموزع مقابل المفاهيم ذات الصلة

من المهم التمييز بين التدريب الموزع والمصطلحات الأخرى ذات الصلة:

• التعلم الموحد: في حين أن كلاهما يشمل أجهزة متعددة، إلا أن أهدافهما وقيودهما تختلف. يتم إجراء التدريب الموزع عادةً في بيئة خاضعة للرقابة مثل مركز البيانات مع اتصالات عالية السرعة لتسريع التدريب لكيان واحد. في المقابل، يقوم التعلم الموحد بتدريب النماذج على الأجهزة اللامركزية (مثل الهواتف الذكية) دون نقل البيانات الخاصة إلى خادم مركزي. ينصب التركيز الأساسي للتعلم الموحد على خصوصية البيانات، بينما بالنسبة للتدريب الموزع، فهو السرعة والنطاق.
• الذكاء الاصطناعي الطرفي (Edge AI): تشير هذه المصطلحات إلى مراحل مختلفة من دورة حياة تعلم الآلة (ML). التدريب الموزع هو جزء من مرحلة التدريب. يتعلق الذكاء الاصطناعي الطرفي (Edge AI) بمرحلة النشر، حيث يتم تشغيل الاستدلال لنموذج مُحسَّن مباشرةً على جهاز محلي محدود الموارد غالبًا، مثل كاميرا أو كمبيوتر موجود في السيارة. يمكن إعداد نموذج تم تدريبه باستخدام طرق موزعة لنشره في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الطرفي (Edge AI).

الأدوات والتنفيذ

يتم تسهيل تطبيق التدريب الموزع بواسطة العديد من الأدوات والمنصات:

• أطر عمل تعلم الآلة: أطر عمل أساسية مثل PyTorch و TensorFlow توفير دعم مدمج لواجهات برمجة تطبيقات التدريب الموزعة، مثل PyTorch DistributedDataParallel و بواسطة TensorFlow tf.distribute.Strategy.
• المكتبات المتخصصة: تقدم مكتبات مثل Horovod، التي طورتها Uber، نهجًا مستقلاً عن الإطار للتعلم العميق الموزع.
• المنصات السحابية: يقدم كبار مزودي الخدمات السحابية مثل AWS و Google Cloud و Microsoft Azure خدمات ML مُدارة وبنية تحتية مُحسّنة للتدريب الموزع واسع النطاق.
• منصات MLOps: تعمل منصات مثل Ultralytics HUB على تبسيط العملية من خلال توفير واجهات لإدارة مجموعات البيانات وتحديد النماذج وإطلاق مهام التدريب، بما في ذلك خيارات التدريب السحابي التي تتعامل مع البنية التحتية الموزعة الأساسية. تعد ممارسات MLOps الجيدة أساسية لإدارة التدريب الموزع بفعالية.