Entraînement distribué

L'entraînement distribué est une technique utilisée dans l'apprentissage automatique (ML) pour accélérer le processus d'entraînement du modèle en divisant la charge de travail de calcul entre plusieurs processeurs. Ces processeurs, souvent des unités de traitement graphique (GPU), peuvent être situés sur une seule machine ou répartis sur plusieurs machines dans un réseau. À mesure que les ensembles de données augmentent et que les modèles d'apprentissage profond deviennent plus complexes, l'entraînement sur un seul processeur peut prendre un temps excessivement long. L'entraînement distribué résout ce problème, ce qui permet de développer des modèles d'IA de pointe dans un délai raisonnable.

Comment fonctionne l'entraînement distribué ?

Les stratégies d'entraînement distribué se répartissent principalement en deux catégories, qui peuvent également être utilisées en combinaison :

• Parallélisme des données : C'est l'approche la plus courante. Dans cette stratégie, le modèle entier est répliqué sur chaque worker (ou GPU). Le jeu de données d'entraînement principal est divisé en morceaux plus petits, et chaque worker se voit attribuer un morceau. Chaque worker calcule indépendamment les passes avant et arrière pour son sous-ensemble de données afin de générer des gradients. Ces gradients sont ensuite agrégés et moyennés, généralement par le biais d'un processus tel que All-Reduce, et le gradient consolidé est utilisé pour mettre à jour les paramètres du modèle sur tous les workers. Cela garantit que chaque copie du modèle reste synchronisée.
• Parallélisme de modèle : Cette stratégie est utilisée lorsqu'un modèle est trop volumineux pour tenir dans la mémoire d'un seul GPU. Ici, le modèle lui-même est partitionné, avec différentes couches ou sections placées sur différents workers. Les données sont transmises entre les workers lorsqu'elles circulent à travers les couches du réseau neuronal. Cette approche est plus complexe à mettre en œuvre en raison des fortes demandes de communication entre les workers, mais elle est essentielle pour l'entraînement de modèles massifs comme les modèles de fondation. Les architectures comme le Mixture of Experts (MoE) reposent fortement sur le parallélisme de modèle.

Applications concrètes

L'entraînement distribué est fondamental pour de nombreuses avancées modernes en matière d'IA.

1. Entraînement de modèles de vision à grande échelle : Les entreprises développant des modèles de vision par ordinateur avancés, tels que Ultralytics YOLO11, utilisent souvent des ensembles de données massifs comme COCO ou ImageNet. En utilisant le parallélisme des données, elles peuvent distribuer l'entraînement sur un cluster de GPU. Cela réduit considérablement le temps d'entraînement de semaines à seulement quelques heures ou jours, permettant une itération plus rapide, un réglage des hyperparamètres plus étendu et, finalement, conduisant à des modèles avec une précision plus élevée.
2. Développement de grands modèles linguistiques (LLM) : La création de LLM comme ceux de la série GPT serait impossible sans l'entraînement distribué. Ces modèles contiennent des centaines de milliards de paramètres et ne peuvent pas être entraînés sur un seul appareil. Les chercheurs utilisent une approche hybride, combinant le parallélisme de modèle pour diviser le modèle entre les GPU et le parallélisme de données pour traiter efficacement de grandes quantités de données textuelles. Il s'agit d'un élément central de projets tels que Megatron-LM de NVIDIA.

Entraînement distribué vs. Concepts connexes

Il est important de distinguer l'entraînement distribué des autres termes connexes :

• Apprentissage fédéré : bien que les deux impliquent plusieurs appareils, leurs objectifs et leurs contraintes diffèrent. L’entraînement distribué est généralement effectué dans un environnement contrôlé comme un centre de données avec des connexions à haute vitesse pour accélérer l’entraînement pour une seule entité. En revanche, l’apprentissage fédéré entraîne des modèles sur des appareils décentralisés (p. ex., des téléphones intelligents) sans déplacer les données privées vers un serveur central. L’objectif principal de l’apprentissage fédéré est la confidentialité des données, tandis que pour l’entraînement distribué, il s’agit de la vitesse et de l’échelle.
• Edge AI : Ces termes font référence à différentes étapes du cycle de vie du ML. L'entraînement distribué fait partie de la phase d'entraînement. L'Edge AI concerne la phase de déploiement, où un modèle optimisé exécute l'inférence directement sur un appareil local, souvent limité en ressources, comme une caméra ou l'ordinateur de bord d'une voiture. Un modèle entraîné à l'aide de méthodes distribuées peut être préparé pour un déploiement Edge AI.

Outils et implémentation

La mise en œuvre de l'entraînement distribué est facilitée par divers outils et plateformes :

• Frameworks ML: Frameworks principaux tels que PyTorch et TensorFlow fournit une prise en charge intégrée des API d'entraînement distribué, telles que PyTorch DistributedDataParallel et TensorFlow tf.distribute.Strategy.
• Bibliothèques spécialisées : Les bibliothèques comme Horovod, développée par Uber, offrent une approche agnostique du framework à l'apprentissage profond distribué.
• Plateformes infonuagiques : Les principaux fournisseurs de services infonuagiques comme AWS, Google Cloud et Microsoft Azure offrent des services ML gérés et une infrastructure optimisée pour la formation distribuée à grande échelle.
• Plateformes MLOps : Les plateformes comme Ultralytics HUB simplifient le processus en fournissant des interfaces pour la gestion des ensembles de données, la sélection des modèles et le lancement des tâches de formation, y compris les options de formation dans le cloud qui gèrent l'infrastructure distribuée sous-jacente. De bonnes pratiques MLOps sont essentielles pour gérer efficacement la formation distribuée.