Verteilte Ausbildung

Verteiltes Training ist eine Technik, die beim maschinellen Lernen (ML) eingesetzt wird, um den Prozess des Trainings von Modellen, insbesondere der großen und komplexen Modelle, die beim Deep Learning (DL) üblich sind, erheblich zu beschleunigen. Da die Datensätze immer umfangreicher werden und Modelle wie Transformatoren oder große Faltungsnetzwerke immer größer werden, kann das Training auf einem einzelnen Prozessor, wie einer CPU oder sogar einem leistungsstarken Grafikprozessor, unpraktisch lange dauern - Tage, Wochen oder sogar Monate. Durch verteiltes Training wird dieser Engpass überwunden, indem die Rechenlast auf mehrere Verarbeitungseinheiten verteilt wird. Diese Einheiten (häufig GPUs) können sich auf einem einzigen leistungsstarken Rechner befinden oder auf mehrere über ein Netzwerk verbundene Rechner verteilt sein, wobei häufig Cloud-Computing-Ressourcen genutzt werden.

Wie verteiltes Training funktioniert

Das Grundprinzip der verteilten Ausbildung ist die Parallelität - die Aufteilung der Ausbildungsaufgabe, so dass mehrere Teile gleichzeitig ausgeführt werden können. Anstatt dass ein Prozessor alle Daten und Berechnungen nacheinander bearbeitet, wird die Arbeit auf mehrere Prozessoren verteilt, die oft als "Worker" bezeichnet werden. Um dies zu erreichen, gibt es zwei Hauptstrategien:

• Datenparallelität: Dies ist der häufigste Ansatz. Eine vollständige Kopie des Modells befindet sich auf jedem Arbeitsplatz. Der Trainingsdatensatz wird in kleinere Teile aufgeteilt, und jeder Worker verarbeitet den ihm zugewiesenen Teil mit seiner lokalen Kopie des Modells. Die Worker berechnen die Aktualisierungen der Modellgewichte auf der Grundlage ihrer Datenuntermenge. Diese Aktualisierungen (Gradienten) werden dann für alle Worker aggregiert (oft gemittelt) und zur Aktualisierung des Master-Modells oder zur Synchronisierung aller Modellkopien verwendet. Dies ermöglicht die effektive Verarbeitung größerer Stapelgrößen. Frameworks wie PyTorch bieten Distributed Data Parallel (DDP) und TensorFlow bietet verschiedene verteilte Trainingsstrategien, die Datenparallelität implementieren. Effiziente Kommunikation zwischen Workern ist entscheidend und wird oft von Bibliotheken wie der NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) verwaltet.
• Modellparallelität: Diese Strategie wird in der Regel angewendet, wenn ein Modell so groß ist, dass es nicht in den Speicher einer einzelnen GPU passt. Anstatt das gesamte Modell zu replizieren, werden verschiedene Teile (z. B. Schichten) des Modells auf verschiedene Worker verteilt. Die Daten fließen sowohl bei Vorwärts- als auch bei Rückwärtsdurchläufen sequentiell durch diese Teile über die Worker. Dieser Ansatz ist komplexer zu implementieren als die Datenparallelität, aber notwendig, um wirklich große Modelle zu trainieren. Einige Frameworks bieten Tools zur Unterstützung, wie die Ansätze von TensorFlow zur Modellparallelität, und Techniken wie Pipeline-Parallelität werden häufig verwendet.

Anwendungen in der realen Welt

Verteiltes Training ist für viele hochmoderne Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI ) unerlässlich:

• Training großer Sprachmodelle (LLMs): Modelle wie GPT-4 von OpenAI oder Gemini von Google haben Milliarden oder Billionen von Parametern. Um sie zu trainieren, müssen die Berechnungen über einen längeren Zeitraum auf möglicherweise Tausende von Grafikprozessoren verteilt werden. Dies ist für Aufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), maschinelle Übersetzung und den Aufbau fortschrittlicher Chatbots unerlässlich.
• Fortgeschrittene Computer Vision Modelle: Das Training modernster Computer-Vision-Modelle, wie Ultralytics YOLO für die Objekterkennung oder komplexe Modelle für die Bildsegmentierung, auf großen Datensätzen wie ImageNet oder COCO profitiert immens vom verteilten Training. Das Training eines Objekterkennungsmodells für autonome Fahrzeuge umfasst beispielsweise große Mengen an Bilddaten und erfordert eine hohe Genauigkeit, so dass ein verteiltes Training auf mehreren GPUs eine Notwendigkeit ist, um in einem angemessenen Zeitrahmen Ergebnisse zu erzielen. Dies gilt auch für Spezialgebiete wie die medizinische Bildanalyse.
• Empfehlungssysteme: Unternehmen wie Netflix oder Amazon trainieren komplexe Modelle auf Benutzerinteraktionsdaten, um personalisierte Empfehlungen zu generieren. Der Umfang dieser Daten macht oft verteilte Ansätze erforderlich.
• Wissenschaftliches Rechnen: Groß angelegte Simulationen in Bereichen wie Klimamodellierung, Physik und Arzneimittelentdeckung nutzen häufig die Prinzipien des verteilten Rechnens, ähnlich denen, die beim verteilten ML-Training verwendet werden.

Verteiltes Training vs. andere Trainingsmethoden

Es ist wichtig, die verteilte Ausbildung von verwandten Konzepten zu unterscheiden:

• Föderiertes Lernen: Während in beiden Fällen mehrere Geräte beteiligt sind, ist das föderierte Lernen für Szenarien gedacht, in denen die Daten dezentralisiert sind und aufgrund von Datenschutzbedenken nicht an einen zentralen Ort übertragen werden können (oder sollen) (z. B. Training von Modellen auf Benutzerdaten, die auf Mobiltelefonen gespeichert sind). Beim föderierten Lernen werden Modellaktualisierungen lokal auf den Geräten berechnet und zur Aggregation an einen zentralen Server zurückgeschickt, aber die Rohdaten verlassen nie das Gerät. Verteiltes Training setzt in der Regel voraus, dass die Daten zum Rechencluster (z.B. in einem Rechenzentrum oder einer Cloud) verschoben und dort verteilt werden können. Sehen Sie sich TensorFlow Federated für ein Beispiel-Framework an.
• Training auf einem einzigen Gerät: Dies ist die traditionelle Methode, bei der der gesamte Trainingsprozess auf einer einzigen CPU oder GPU läuft. Sie ist einfacher einzurichten(siehe Ultralytics Quickstart), ist aber bei großen Modellen oder Datensätzen aufgrund von Zeit- und Speicherbeschränkungen nicht mehr praktikabel.

Werkzeuge und Umsetzung

Die Durchführung von verteilten Schulungen wird durch verschiedene Tools und Plattformen erleichtert:

• ML-Frameworks: Kern-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow bieten integrierte Unterstützung für verteilte Trainings-APIs.
• Spezialisierte Bibliotheken: Bibliotheken wie Horovod, entwickelt von Uber, bieten einen rahmenunabhängigen Ansatz für verteiltes Deep Learning.
• Cloud-Plattformen: Große Cloud-Anbieter wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure bieten verwaltete ML-Dienste und Infrastrukturen an, die für groß angelegte verteilte Schulungen optimiert sind.
• MLOps-Plattformen: Plattformen wie Ultralytics HUB vereinfachen den Prozess durch die Bereitstellung von Schnittstellen für die Verwaltung von Datensätzen, die Auswahl von Modellen und den Start von Schulungsaufträgen, einschließlich Cloud-Schulungsoptionen, die die zugrunde liegende verteilte Infrastruktur verwalten. Gute MLOps-Praktiken sind der Schlüssel zur effektiven Verwaltung verteilter Schulungen.

Verteiltes Training ist eine grundlegende Technik, die die Entwicklung der leistungsfähigsten KI-Modelle von heute ermöglicht, da sie das Training in großem Maßstab realisierbar und effizient macht.