Formación distribuida

El entrenamiento distribuido es una técnica utilizada en el aprendizaje automático (AM) para acelerar significativamente el proceso de entrenamiento de modelos, en particular los grandes y complejos comunes en el aprendizaje profundo (AD). A medida que los conjuntos de datos se vuelven masivos y los modelos como los transformadores o las grandes redes convolucionales crecen en tamaño, entrenarlos en un solo procesador, como una CPU o incluso una GPU potente, puede llevar un tiempo poco práctico: días, semanas o incluso meses. El entrenamiento distribuido supera este cuello de botella dividiendo la carga de trabajo computacional entre varias unidades de procesamiento. Estas unidades (a menudo GPU) pueden residir en una única máquina potente o repartirse entre varias máquinas conectadas en red, a menudo utilizando recursos de computación en nube.

Cómo funciona la formación distribuida

El principio fundamental del entrenamiento distribuido es el paralelismo, es decir, dividir la tarea de entrenamiento para que varias partes puedan ejecutarse simultáneamente. En lugar de que un procesador maneje todos los datos y cálculos secuencialmente, el trabajo se reparte entre varios procesadores, a menudo denominados "trabajadores". Hay dos estrategias principales para conseguirlo:

• Paralelismo de datos: Este es el enfoque más común. Se coloca una copia completa del modelo en cada trabajador. El conjunto de datos de entrenamiento se divide en fragmentos más pequeños y cada trabajador procesa el fragmento que le ha sido asignado utilizando su copia local del modelo. Los trabajadores calculan las actualizaciones de los pesos del modelo basándose en su subconjunto de datos. Estas actualizaciones (gradientes) se agregan a todos los trabajadores (a menudo se promedian) y se utilizan para actualizar el modelo maestro o sincronizar todas las copias del modelo. Esto permite procesar eficazmente lotes de mayor tamaño. Frameworks como PyTorch ofrecen Distributed Data Parallel (DDP) y TensorFlow proporciona varias estrategias de entrenamiento distribuido que implementan el paralelismo de datos. La comunicación eficiente entre los trabajadores es crucial, a menudo gestionada por bibliotecas como NVIDIA Collective Communications Library (NCCL).
• Paralelismo de modelos: Esta estrategia suele emplearse cuando un modelo es tan grande que no cabe en la memoria de una sola GPU. En lugar de replicar todo el modelo, se colocan diferentes partes (por ejemplo, capas) del modelo en diferentes trabajadores. Los datos fluyen secuencialmente por estas partes a través de los trabajadores durante los pases hacia delante y hacia atrás. Este enfoque es más complejo de implementar que el paralelismo de datos, pero necesario para entrenar modelos realmente enormes. Algunos marcos ofrecen herramientas de ayuda, como los enfoques de TensorFlow para el paralelismo de modelos, y a menudo se utilizan técnicas como el paralelismo de canalización.

Aplicaciones reales

El entrenamiento distribuido es indispensable para muchas aplicaciones punteras de Inteligencia Artificial (IA):

• Entrenamiento de grandes modelos lingüísticos (LLM): Modelos como el GPT-4 de OpenAI o el Gemini de Google tienen miles o billones de parámetros. Para entrenarlos es necesario distribuir el cálculo entre miles de GPUs durante largos periodos de tiempo. Esto es esencial para tareas como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la traducción automática y la creación de chatbots avanzados.
• Modelos avanzados de visión por ordenador: El entrenamiento de modelos de visión computer izada de última generación, como Ultralytics YOLO para la detección de objetos o modelos complejos para la segmentación de imágenes, en grandes conjuntos de datos como ImageNet o COCO se beneficia enormemente del entrenamiento distribuido. Por ejemplo, el entrenamiento de un modelo de detección de objetos para vehículos autónomos implica grandes cantidades de datos de imágenes y requiere una alta precisión, lo que convierte el entrenamiento distribuido en múltiples GPU en una necesidad para obtener resultados en un plazo razonable. Esto también se aplica a campos especializados como el análisis de imágenes médicas.
• Sistemas de recomendación: Empresas como Netflix o Amazon entrenan modelos complejos a partir de los datos de interacción de los usuarios para generar recomendaciones personalizadas. La escala de estos datos suele requerir enfoques distribuidos.
• Computación científica: Las simulaciones a gran escala en campos como la modelización climática, la física y el descubrimiento de fármacos a menudo aprovechan principios de computación distribuida similares a los utilizados en el entrenamiento distribuido de ML.

Formación distribuida frente a otros métodos de formación

Es importante diferenciar la formación distribuida de los conceptos relacionados:

• Aprendizaje federado: Aunque en ambos casos intervienen varios dispositivos, el aprendizaje feder ado está diseñado para situaciones en las que los datos están descentralizados y no pueden (o no deben) trasladarse a una ubicación central por motivos de privacidad (por ejemplo, el entrenamiento de modelos a partir de datos de usuario almacenados en teléfonos móviles). En el aprendizaje federado, las actualizaciones del modelo se calculan localmente en los dispositivos y se envían a un servidor central para su agregación, pero los datos en bruto nunca salen del dispositivo. El entrenamiento distribuido normalmente asume que los datos se pueden mover y distribuir a través del clúster de computación (por ejemplo, en un centro de datos o en la nube). Echa un vistazo a TensorFlow Federated para ver un marco de ejemplo.
• Entrenamiento en un único dispositivo: Este es el método tradicional en el que todo el proceso de entrenamiento se ejecuta en una única CPU o GPU. Es más sencillo de configurar(véase Ultralytics Quickstart), pero resulta inviable para modelos o conjuntos de datos de gran tamaño debido a las limitaciones de tiempo y memoria.

Herramientas y aplicación

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

• Marcos ML: Los marcos básicos como PyTorch y TensorFlow ofrecen soporte integrado para API de formación distribuida.
• 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.

El entrenamiento distribuido es una técnica fundamental que permite el desarrollo de los modelos de IA más potentes de la actualidad al hacer que el entrenamiento a gran escala sea factible y eficiente.