Entrenamiento Distribuido

El entrenamiento distribuido es una técnica utilizada en el aprendizaje automático (ML) para acelerar el proceso de entrenamiento del modelo dividiendo la carga de trabajo computacional entre múltiples procesadores. Estos procesadores, a menudo unidades de procesamiento gráfico (GPU), pueden estar ubicados en una sola máquina o distribuidos en varias máquinas en una red. A medida que los conjuntos de datos se hacen más grandes y los modelos de aprendizaje profundo se vuelven más complejos, el entrenamiento en un solo procesador puede llevar una cantidad de tiempo impráctica. El entrenamiento distribuido aborda este cuello de botella, lo que hace factible desarrollar modelos de IA de última generación en un plazo razonable.

¿Cómo funciona el entrenamiento distribuido?

Las estrategias de entrenamiento distribuido se dividen principalmente en dos categorías, que también se pueden utilizar en combinación:

• Paralelismo de datos: Este es el enfoque más común. En esta estrategia, todo el modelo se replica en cada worker (o GPU). El conjunto de datos de entrenamiento principal se divide en trozos más pequeños, y a cada worker se le asigna un trozo. Cada worker calcula independientemente los pases hacia adelante y hacia atrás para su subconjunto de datos para generar gradientes. Estos gradientes se agregan y se promedian, normalmente a través de un proceso como All-Reduce, y el gradiente consolidado se utiliza para actualizar los parámetros del modelo en todos los workers. Esto garantiza que cada copia del modelo permanezca sincronizada.
• Paralelismo de modelos: Esta estrategia se utiliza cuando un modelo es demasiado grande para caber en la memoria de una sola GPU. Aquí, el modelo en sí está particionado, con diferentes capas o secciones colocadas en diferentes workers. Los datos se pasan entre los workers a medida que fluyen a través de las capas de la red neuronal. Este enfoque es más complejo de implementar debido a las altas demandas de comunicación entre los workers, pero es esencial para entrenar modelos masivos como los modelos base. Arquitecturas como Mixture of Experts (MoE) dependen en gran medida del paralelismo de modelos.

Aplicaciones en el mundo real

El entrenamiento distribuido es fundamental para muchos avances modernos en IA.

1. Entrenamiento de modelos de visión a gran escala: Las empresas que desarrollan modelos avanzados de visión artificial, como Ultralytics YOLO11, a menudo utilizan conjuntos de datos masivos como COCO o ImageNet. Utilizando el paralelismo de datos, pueden distribuir el entrenamiento a través de un clúster de GPUs. Esto reduce drásticamente el tiempo de entrenamiento de semanas a solo horas o días, lo que permite una iteración más rápida, una optimización de hiperparámetros más extensa y, en última instancia, conduce a modelos con mayor precisión.
2. Desarrollo de modelos de lenguaje grandes (LLM): La creación de LLM como los de la serie GPT sería imposible sin el entrenamiento distribuido. Estos modelos contienen cientos de miles de millones de parámetros y no se pueden entrenar en un solo dispositivo. Los investigadores utilizan un enfoque híbrido, que combina el paralelismo del modelo para dividir el modelo entre las GPU y el paralelismo de los datos para procesar grandes cantidades de datos de texto de forma eficiente. Este es un componente central de proyectos como Megatron-LM de NVIDIA.

Entrenamiento distribuido vs. Conceptos relacionados

Es importante distinguir el entrenamiento distribuido de otros términos relacionados:

• Aprendizaje federado: Si bien ambos involucran múltiples dispositivos, sus objetivos y restricciones difieren. El entrenamiento distribuido se realiza típicamente en un entorno controlado como un centro de datos con conexiones de alta velocidad para acelerar el entrenamiento para una sola entidad. En contraste, el aprendizaje federado entrena modelos en dispositivos descentralizados (por ejemplo, teléfonos inteligentes) sin mover los datos privados a un servidor central. El enfoque principal del aprendizaje federado es la privacidad de los datos, mientras que para el entrenamiento distribuido, es la velocidad y la escala.
• Edge AI: Estos términos se refieren a diferentes etapas del ciclo de vida del ML. El entrenamiento distribuido es parte de la fase de entrenamiento. Edge AI se refiere a la fase de implementación, donde un modelo optimizado ejecuta la inferencia directamente en un dispositivo local, a menudo con recursos limitados, como una cámara o la computadora a bordo de un automóvil. Un modelo entrenado utilizando métodos distribuidos puede prepararse para la implementación de Edge AI.

Herramientas e implementación

La implementación del entrenamiento distribuido se ve facilitada por diversas herramientas y plataformas:

• Frameworks de ML: Frameworks centrales como PyTorch y TensorFlow proporciona soporte integrado para las API de entrenamiento distribuido, como PyTorch DistributedDataParallel y De TensorFlow tf.distribute.Strategy.
• Librerías Especializadas: Librerías como Horovod, desarrollada por Uber, ofrecen un enfoque independiente del framework para el aprendizaje profundo distribuido.
• Plataformas en la nube: Los principales proveedores de nube como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure ofrecen servicios de ML gestionados e infraestructura optimizada para el entrenamiento distribuido a gran escala.
• Plataformas MLOps: Plataformas como Ultralytics HUB simplifican el proceso al proporcionar interfaces para gestionar conjuntos de datos, seleccionar modelos y lanzar trabajos de entrenamiento, incluyendo opciones de entrenamiento en la nube que gestionan la infraestructura distribuida subyacente. Las buenas prácticas de MLOps son clave para gestionar el entrenamiento distribuido de forma eficaz.