Training distribuito

Il distributed training è una tecnica utilizzata nel machine learning (ML) per accelerare il processo di training del modello dividendo il carico di lavoro computazionale tra più processori. Questi processori, spesso Graphics Processing Units (GPU), possono essere situati su una singola macchina o distribuiti su più macchine in una rete. Man mano che i set di dati diventano più grandi e i modelli di deep learning diventano più complessi, l'addestramento su un singolo processore può richiedere una quantità di tempo impraticabile. Il distributed training affronta questo collo di bottiglia, rendendo possibile lo sviluppo di modelli di AI all'avanguardia in un lasso di tempo ragionevole.

Come funziona il Distributed Training?

Le strategie di training distribuito rientrano principalmente in due categorie, che possono anche essere utilizzate in combinazione:

• Parallelismo dei dati: Questo è l'approccio più comune. In questa strategia, l'intero modello viene replicato su ciascun worker (o GPU). Il set di dati di addestramento principale viene suddiviso in chunk più piccoli e a ogni worker viene assegnato un chunk. Ogni worker calcola indipendentemente i passaggi forward e backward per il proprio sottoinsieme di dati per generare gradienti. Questi gradienti vengono quindi aggregati e calcolati in media, in genere attraverso un processo come All-Reduce, e il gradiente consolidato viene utilizzato per aggiornare i parametri del modello su tutti i worker. Ciò garantisce che ogni copia del modello rimanga sincronizzata.
• Parallelismo del modello: Questa strategia viene utilizzata quando un modello è troppo grande per essere contenuto nella memoria di una singola GPU. In questo caso, il modello stesso viene partizionato, con diversi layer o sezioni posizionate su worker diversi. I dati vengono passati tra i worker mentre fluiscono attraverso i layer della rete neurale. Questo approccio è più complesso da implementare a causa delle elevate esigenze di comunicazione tra i worker, ma è essenziale per l'addestramento di modelli massicci come i modelli fondazionali. Architetture come Mixture of Experts (MoE) si basano fortemente sul parallelismo del modello.

Applicazioni nel mondo reale

Il training distribuito è fondamentale per molte delle moderne scoperte nell'ambito dell'IA.

1. Addestramento di modelli di visione su larga scala: Le aziende che sviluppano modelli avanzati di computer vision, come Ultralytics YOLO11, utilizzano spesso set di dati massicci come COCO o ImageNet. Utilizzando il parallelismo dei dati, possono distribuire l'addestramento su un cluster di GPU. Ciò riduce drasticamente i tempi di addestramento da settimane a poche ore o giorni, consentendo un'iterazione più rapida, una messa a punto degli iperparametri più estesa e, in definitiva, portando a modelli con maggiore precisione.
2. Sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM): La creazione di LLM come quelli della serie GPT sarebbe impossibile senza l'addestramento distribuito. Questi modelli contengono centinaia di miliardi di parametri e non possono essere addestrati su un singolo dispositivo. I ricercatori utilizzano un approccio ibrido, combinando il parallelismo del modello per suddividere il modello tra le GPU e il parallelismo dei dati per elaborare in modo efficiente grandi quantità di dati di testo. Questo è un componente fondamentale di progetti come Megatron-LM di NVIDIA.

Training distribuito vs. Concetti correlati

È importante distinguere il distributed training da altri termini correlati:

• Federated Learning: Sebbene entrambi coinvolgano più dispositivi, i loro obiettivi e vincoli differiscono. Il distributed training viene in genere eseguito in un ambiente controllato come un data center con connessioni ad alta velocità per accelerare il training per una singola entità. Al contrario, il federated learning addestra i modelli su dispositivi decentralizzati (ad esempio, smartphone) senza spostare i dati privati su un server centrale. L'obiettivo principale del federated learning è la privacy dei dati, mentre per il distributed training è la velocità e la scalabilità.
• Edge AI: Questi termini si riferiscono a diverse fasi del ciclo di vita dell'ML. L'addestramento distribuito fa parte della fase di addestramento. L'Edge AI riguarda la fase di implementazione, in cui un modello ottimizzato esegue l'inferenza direttamente su un dispositivo locale, spesso con risorse limitate, come una telecamera o il computer di bordo di un'auto. Un modello addestrato utilizzando metodi distribuiti può essere preparato per l'implementazione Edge AI.

Strumenti e implementazione

L'implementazione del distributed training è facilitata da diversi strumenti e piattaforme:

• Framework ML: Framework principali come PyTorch e TensorFlow fornisce supporto integrato per API di training distribuito, come ad esempio PyTorch DistributedDataParallel e Di TensorFlow tf.distribute.Strategy.
• Librerie specializzate: Librerie come Horovod, sviluppata da Uber, offrono un approccio indipendente dal framework al deep learning distribuito.
• Piattaforme cloud: I principali provider di servizi cloud come AWS, Google Cloud e Microsoft Azure offrono servizi ML gestiti e infrastrutture ottimizzate per il training distribuito su larga scala.
• Piattaforme MLOps: Piattaforme come Ultralytics HUB semplificano il processo fornendo interfacce per la gestione dei set di dati, la selezione dei modelli e l'avvio dei processi di training, incluse le opzioni di training in cloud che gestiscono l'infrastruttura distribuita sottostante. Buone pratiche MLOps sono fondamentali per gestire efficacemente il training distribuito.