Verteiltes Training

Verteiltes Training ist eine Technik, die im maschinellen Lernen (ML) verwendet wird, um den Modelltrainingsprozess zu beschleunigen, indem die Rechenlast auf mehrere Prozessoren verteilt wird. Diese Prozessoren, oft Graphics Processing Units (GPUs), können sich auf einem einzelnen Rechner befinden oder über mehrere Rechner in einem Netzwerk verteilt sein. Da Datensätze immer größer werden und Deep-Learning-Modelle immer komplexer, kann das Training auf einem einzelnen Prozessor eine unpraktikable Zeitspanne in Anspruch nehmen. Verteiltes Training behebt diesen Engpass und ermöglicht es, hochmoderne KI-Modelle in einem angemessenen Zeitrahmen zu entwickeln.

Wie funktioniert Distributed Training?

Verteilte Trainingsstrategien lassen sich hauptsächlich in zwei Kategorien einteilen, die auch in Kombination verwendet werden können:

• Data Parallelism: Dies ist der gebräuchlichste Ansatz. Bei dieser Strategie wird das gesamte Modell auf jedem Worker (oder jeder GPU) repliziert. Der Haupt-Trainingsdatensatz wird in kleinere Teile aufgeteilt, und jedem Worker wird ein Teil zugewiesen. Jeder Worker berechnet unabhängig voneinander die Forward- und Backward-Pässe für seine Datenteilmenge, um Gradienten zu erzeugen. Diese Gradienten werden dann aggregiert und gemittelt, typischerweise durch einen Prozess wie All-Reduce, und der konsolidierte Gradient wird verwendet, um die Modellparameter auf allen Workern zu aktualisieren. Dies stellt sicher, dass jede Kopie des Modells synchronisiert bleibt.
• Modellparallelität: Diese Strategie wird verwendet, wenn ein Modell zu groß ist, um in den Speicher einer einzelnen GPU zu passen. Hier wird das Modell selbst partitioniert, wobei verschiedene Schichten oder Abschnitte auf verschiedenen Workern platziert werden. Die Daten werden zwischen den Workern weitergeleitet, während sie durch die Schichten des neuronalen Netzes fließen. Dieser Ansatz ist aufgrund des hohen Kommunikationsbedarfs zwischen den Workern komplexer zu implementieren, aber für das Training massiver Modelle wie Foundation Models unerlässlich. Architekturen wie Mixture of Experts (MoE) basieren stark auf Modellparallelität.

Anwendungsfälle in der Praxis

Verteiltes Training ist grundlegend für viele moderne KI-Durchbrüche.

1. Training von Large-Scale Vision Modellen: Unternehmen, die fortschrittliche Computer Vision-Modelle entwickeln, wie z. B. Ultralytics YOLO11, verwenden oft massive Datensätze wie COCO oder ImageNet. Mithilfe von Datenparallelität können sie das Training auf einen Cluster von GPUs verteilen. Dies reduziert die Trainingszeit drastisch von Wochen auf nur noch Stunden oder Tage, was eine schnellere Iteration, eine umfangreichere Hyperparameter-Optimierung und letztendlich zu Modellen mit höherer Genauigkeit führt.
2. Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs): Die Erstellung von LLMs wie denen in der GPT-Serie wäre ohne verteiltes Training unmöglich. Diese Modelle enthalten Hunderte von Milliarden von Parametern und können nicht auf einem einzigen Gerät trainiert werden. Forscher verwenden einen hybriden Ansatz, der Modellparallelität zur Aufteilung des Modells auf GPUs und Datenparallelität zur effizienten Verarbeitung großer Mengen an Textdaten kombiniert. Dies ist eine Kernkomponente von Projekten wie NVIDIAs Megatron-LM.

Verteiltes Training vs. verwandte Konzepte

Es ist wichtig, verteiltes Training von anderen verwandten Begriffen zu unterscheiden:

• Federated Learning: Obwohl beide mehrere Geräte involvieren, unterscheiden sich ihre Ziele und Einschränkungen. Distributed Training wird typischerweise in einer kontrollierten Umgebung wie einem Rechenzentrum mit Hochgeschwindigkeitsverbindungen durchgeführt, um das Training für eine einzelne Entität zu beschleunigen. Im Gegensatz dazu trainiert Federated Learning Modelle auf dezentralen Geräten (z. B. Smartphones), ohne die privaten Daten auf einen zentralen Server zu verschieben. Der Hauptfokus von Federated Learning liegt auf dem Datenschutz, während es beim Distributed Training um Geschwindigkeit und Skalierung geht.
• Edge-KI: Diese Begriffe beziehen sich auf verschiedene Phasen des ML-Lebenszyklus. Verteiltes Training ist Teil der Trainings-Phase. Edge-KI betrifft die Bereitstellungs-Phase, in der ein optimiertes Modell die Inferenz direkt auf einem lokalen, oft ressourcenbeschränkten Gerät wie einer Kamera oder dem Bordcomputer eines Autos ausführt. Ein Modell, das mit verteilten Methoden trainiert wurde, kann für die Edge-KI-Bereitstellung vorbereitet werden.

Tools und Implementierung

Die Implementierung von verteiltem Training wird durch verschiedene Tools und Plattformen erleichtert:

• ML-Frameworks: Kern-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow bietet integrierte Unterstützung für verteilte Trainings-APIs, wie z. B. PyTorch DistributedDataParallel und TensorFlows tf.distribute.Strategy.
• Spezialisierte Bibliotheken: Bibliotheken wie Horovod, die von Uber entwickelt wurde, bieten einen Framework-unabhängigen Ansatz für verteiltes Deep Learning.
• Cloud-Plattformen: Große Cloud-Anbieter wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure bieten verwaltete ML-Dienste und eine für verteiltes Training im großen Maßstab optimierte Infrastruktur.
• MLOps-Plattformen: Plattformen wie Ultralytics HUB vereinfachen den Prozess, indem sie Schnittstellen zum Verwalten von Datensätzen, Auswählen von Modellen und Starten von Trainingsaufträgen bereitstellen, einschließlich Cloud-Trainingsoptionen, die die zugrunde liegende verteilte Infrastruktur verwalten. Gute MLOps-Praktiken sind der Schlüssel zur effektiven Verwaltung des verteilten Trainings.