Formación distribuida

El entrenamiento distribuido es una técnica utilizada en el aprendizaje automático para acelerar el proceso de entrenamiento de modelos dividiendo la carga de trabajo computacional entre varios procesadores. Estos procesadores, a menudo unidades de procesamiento gráfico (GPU), pueden estar ubicados en una sola máquina o distribuidos en varias máquinas de una red. A medida que los conjuntos de datos crecen y los modelos de aprendizaje profundo se hacen más complejos, el entrenamiento en un único procesador puede llevar un tiempo inviable. El entrenamiento distribuido resuelve este cuello de botella, haciendo posible el desarrollo de modelos de IA de última generación en un plazo razonable.

¿Cómo funciona la formación distribuida?

Las estrategias de formación distribuida se dividen principalmente en dos categorías, que también pueden utilizarse combinadas:

• Paralelismo de datos: Este es el enfoque más común. En esta estrategia, todo el modelo se replica en cada trabajador (o GPU). El conjunto principal de datos de entrenamiento se divide en trozos más pequeños, y a cada trabajador se le asigna un trozo. Cada trabajador calcula de forma independiente los pases hacia delante y hacia atrás de su subconjunto de datos para generar gradientes. A continuación, estos gradientes se agregan y promedian, normalmente mediante un proceso como All-Reduce, y el gradiente consolidado se utiliza para actualizar los parámetros del modelo en todos los trabajadores. Esto asegura que cada copia del modelo permanece sincronizada.
• Paralelismo de modelos: Esta estrategia se utiliza cuando un modelo es demasiado grande para caber en la memoria de una sola GPU. En este caso, el propio modelo se particiona y las distintas capas o secciones se colocan en distintos trabajadores. Los datos se transmiten entre los trabajadores a medida que fluyen por las capas de la red neuronal. Este enfoque es más complejo de implementar debido a las elevadas demandas de comunicación entre los trabajadores, pero resulta esencial para entrenar modelos masivos como los modelos de fundamentos. Arquitecturas como Mixture of Experts (MoE ) se basan en gran medida en el paralelismo de modelos.

Aplicaciones reales

El entrenamiento distribuido es fundamental para muchos avances modernos de la IA.

1. Entrenamiento de modelos de visión a gran escala: Las empresas que desarrollan modelos avanzados de visión computerizada, como Ultralytics YOLO11, suelen utilizar conjuntos de datos masivos como COCO o ImageNet. Utilizando el paralelismo de datos, pueden distribuir el entrenamiento entre un cluster de GPUs. Esto reduce drásticamente el tiempo de entrenamiento de semanas a sólo horas o días, lo que permite una iteración más rápida, un ajuste más exhaustivo de los hiperparámetros y, en última instancia, la obtención de modelos con mayor precisión.
2. Desarrollo de grandes modelos lingüísticos (LLM): La creación de LLM como los de la serie GPT sería imposible sin un entrenamiento distribuido. Estos modelos contienen cientos de miles de millones de parámetros y no pueden entrenarse en un único dispositivo. Los investigadores utilizan un enfoque híbrido, que combina el paralelismo de modelos para repartir el modelo entre las GPU y el paralelismo de datos para procesar grandes cantidades de datos de texto de forma eficiente. Se trata de un componente esencial de proyectos como Megatron-LM de NVIDIA.

Formación distribuida frente a conceptos afines

Es importante distinguir la formación distribuida de otros términos relacionados:

• Aprendizaje federado: Aunque ambos implican múltiples dispositivos, sus objetivos y limitaciones difieren. La formación distribuida suele realizarse en un entorno controlado, como un centro de datos con conexiones de alta velocidad para acelerar la formación de una única entidad. En cambio, el aprendizaje federado entrena modelos en dispositivos descentralizados (por ejemplo, smartphones) sin trasladar los datos privados a un servidor central. El objetivo 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. La formación distribuida forma parte de la fase de formación. Edge AI se refiere a la fase de despliegue, en la que un modelo optimizado ejecuta la inferencia directamente en un dispositivo local, a menudo con recursos limitados, como una cámara o el ordenador de a bordo de un coche. Un modelo entrenado mediante métodos distribuidos puede prepararse para el despliegue de Edge AI.

Herramientas y aplicación

La aplicación de la formación distribuida se ve facilitada por diversas herramientas y plataformas:

• Marcos de ML: Marcos básicos como PyTorch y TensorFlow ofrecen compatibilidad integrada con API de formación distribuida, como PyTorch DistributedDataParallel y TensorFlow tf.distribute.Strategy.
• Bibliotecas especializadas: Bibliotecas como Horovod, desarrollada por Uber, ofrecen un enfoque independiente del marco para el aprendizaje profundo distribuido.
• Plataformas en la nube: Los principales proveedores de servicios en la nube, como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, ofrecen servicios de ML gestionados e infraestructuras optimizadas para la formación distribuida a gran escala.
• Plataformas MLOps: Plataformas como Ultralytics HUB simplifican el proceso proporcionando interfaces para gestionar conjuntos de datos, seleccionar modelos y lanzar trabajos de formación, incluyendo opciones de formación en la nube que gestionan la infraestructura distribuida subyacente. Las buenas prácticas de MLOps son clave para gestionar eficazmente la formación distribuida.