Formazione distribuita

L'addestramento distribuito è una tecnica utilizzata nell'apprendimento automatico (ML) per accelerare il processo di addestramento del modello dividendo il carico di lavoro computazionale su più processori. Questi processori, spesso unità di elaborazione grafica (GPU), possono trovarsi su una singola macchina o essere distribuiti su più macchine in una rete. Man mano che i dataset diventano più grandi e i modelli di deep learning più complessi, l'addestramento su un singolo processore può richiedere una quantità di tempo impraticabile. L'addestramento distribuito risolve questo collo di bottiglia, rendendo possibile lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale all'avanguardia in tempi ragionevoli.

Come funziona la formazione distribuita?

Le strategie di formazione distribuita rientrano principalmente in due categorie, che possono essere utilizzate anche in modo combinato:

• Parallelismo dei dati: È l'approccio più comune. In questa strategia, l'intero modello viene replicato su ogni worker (o GPU). Il dataset di addestramento principale viene suddiviso in parti più piccole e a ogni worker viene assegnato un pezzo. Ogni worker calcola in modo indipendente i passaggi in avanti e indietro per il proprio sottoinsieme di dati per generare i gradienti. Questi gradienti vengono poi aggregati e mediati, in genere attraverso un processo come All-Reduce, e il gradiente consolidato viene utilizzato per aggiornare i parametri del modello su tutti i worker. In questo modo si garantisce che ogni copia del modello rimanga sincronizzata.
• Parallelismo del modello: Questa strategia viene utilizzata quando un modello è troppo grande per essere inserito nella memoria di una singola GPU. In questo caso, il modello stesso viene partizionato, con diversi strati o sezioni collocati su diversi worker. I dati vengono passati da un worker all'altro mentre scorrono attraverso gli strati della rete neurale. Questo approccio è più complesso da implementare a causa delle elevate richieste di comunicazione tra i lavoratori, ma è essenziale per l'addestramento di modelli massivi come quelli di fondazione. Architetture come Mixture of Experts (MoE) si basano molto sul parallelismo dei modelli.

Applicazioni del mondo reale

L'addestramento distribuito è fondamentale per molti dei moderni progressi dell'IA.

1. Formazione di modelli di visione su larga scala: Le aziende che sviluppano modelli avanzati di visione artificiale, come Ultralytics YOLO11, spesso utilizzano dataset di grandi dimensioni come COCO o ImageNet. Utilizzando il parallelismo dei dati, possono distribuire l'addestramento su un cluster di GPU. Questo riduce drasticamente il tempo di addestramento da settimane a poche ore o giorni, consentendo un'iterazione più rapida, una messa a punto più estesa degli iperparametri e, in ultima analisi, la realizzazione di modelli con una precisione superiore.
2. Sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM): La creazione di LLM come quelli della serie GPT sarebbe impossibile senza un 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, che combina il parallelismo del modello per suddividerlo tra le GPU e il parallelismo dei dati per elaborare in modo efficiente grandi quantità di dati testuali. Questo è un componente fondamentale di progetti come Megatron-LM di NVIDIA.

Formazione distribuita e concetti correlati

È importante distinguere la formazione distribuita da altri termini correlati:

• Apprendimento federato: Sebbene entrambi coinvolgano più dispositivi, i loro obiettivi e vincoli differiscono. L'addestramento distribuito viene tipicamente eseguito in un ambiente controllato come un centro dati con connessioni ad alta velocità per accelerare l'addestramento di una singola entità. Al contrario, l'apprendimento federato addestra i modelli su dispositivi decentralizzati (ad esempio, smartphone) senza spostare i dati privati su un server centrale. L'obiettivo principale dell'apprendimento federato è la privacy dei dati, mentre per la formazione distribuita è la velocità e la scala.
• Edge AI: questi termini si riferiscono a diverse fasi del ciclo di vita del ML. La formazione distribuita fa parte della fase di formazione. L 'Edge AI riguarda la fase di distribuzione, in cui un modello ottimizzato esegue l'inferenza direttamente su un dispositivo locale, spesso con risorse limitate, come una fotocamera o il computer di bordo di un'auto. Un modello addestrato con metodi distribuiti può essere preparato per la distribuzione di Edge AI.

Strumenti e implementazione

L'implementazione della formazione distribuita è facilitata da diversi strumenti e piattaforme:

• Quadri di ML: Quadri di base come PyTorch e TensorFlow forniscono un supporto integrato per le API di formazione distribuita, come ad esempio PyTorch DistribuitoDatiParalleli e 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 fornitori di cloud come AWS, Google Cloud e Microsoft Azure offrono servizi di ML gestiti e infrastrutture ottimizzate per la formazione distribuita 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 il lancio dei lavori di formazione, comprese le opzioni di formazione in cloud che gestiscono l'infrastruttura distribuita sottostante. Le buone pratiche MLOps sono fondamentali per gestire efficacemente la formazione distribuita.