Распределенное обучение

Распределенное обучение — это метод, используемый в машинном обучении (ML) для ускорения процесса обучения моделей путем разделения вычислительной нагрузки между несколькими процессорами. Эти процессоры, часто графические процессоры (GPU), могут располагаться на одном компьютере или быть распределены между несколькими компьютерами в сети. Поскольку наборы данных становятся больше, а модели глубокого обучения — сложнее, обучение на одном процессоре может занять нереально много времени. Распределенное обучение решает эту проблему, позволяя разрабатывать современные AI модели в разумные сроки.

Как работает распределенное обучение?

Стратегии распределенного обучения в основном делятся на две категории, которые также можно использовать в комбинации:

• Параллелизм данных: Это наиболее распространенный подход. В этой стратегии вся модель реплицируется на каждом рабочем узле (или GPU). Основной набор данных для обучения разбивается на более мелкие части, и каждому рабочему узлу назначается часть. Каждый рабочий узел независимо вычисляет прямой и обратный проходы для своего подмножества данных для генерации градиентов. Затем эти градиенты агрегируются и усредняются, как правило, посредством такого процесса, как All-Reduce, и консолидированный градиент используется для обновления параметров модели на всех рабочих узлах. Это гарантирует, что каждая копия модели остается синхронизированной.
• Параллелизм модели: Эта стратегия используется, когда модель слишком велика, чтобы поместиться в память одного графического процессора. В этом случае сама модель разделяется, при этом разные слои или разделы размещаются на разных рабочих узлах. Данные передаются между рабочими узлами по мере их прохождения через слои нейронной сети. Этот подход сложнее в реализации из-за высоких требований к обмену данными между рабочими узлами, но он необходим для обучения массивных моделей, таких как фундаментальные модели. Такие архитектуры, как Mixture of Experts (MoE), в значительной степени полагаются на параллелизм модели.

Применение в реальном мире

Распределенное обучение является основой многих современных прорывов в области ИИ.

1. Обучение масштабных моделей компьютерного зрения: Компании, разрабатывающие передовые модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, часто используют огромные наборы данных, такие как COCO или ImageNet. Используя параллелизм данных, они могут распределить обучение по кластеру графических процессоров. Это значительно сокращает время обучения с недель до нескольких часов или дней, что позволяет быстрее выполнять итерации, более обширную настройку гиперпараметров и, в конечном итоге, приводит к моделям с более высокой точностью.
2. Разработка больших языковых моделей (LLM): Создание LLM, таких как модели в серии GPT, было бы невозможно без распределенного обучения. Эти модели содержат сотни миллиардов параметров и не могут быть обучены на одном устройстве. Исследователи используют гибридный подход, сочетая параллелизм моделей для разделения модели между графическими процессорами и параллелизм данных для эффективной обработки огромных объемов текстовых данных. Это основной компонент таких проектов, как Megatron-LM от NVIDIA.

Распределенное обучение в сравнении со смежными концепциями

Важно отличать распределенное обучение от других связанных терминов:

• Федеративное обучение (Federated Learning): Хотя оба подхода включают в себя несколько устройств, их цели и ограничения различаются. Распределенное обучение обычно выполняется в контролируемой среде, такой как центр обработки данных, с высокоскоростным подключением для ускорения обучения для одной организации. В отличие от этого, федеративное обучение обучает модели на децентрализованных устройствах (например, смартфонах), не перемещая личные данные на центральный сервер. Основное внимание федеративного обучения уделяется конфиденциальности данных, тогда как для распределенного обучения — скорости и масштабу.
• Edge AI: Эти термины относятся к разным этапам жизненного цикла ML. Распределенное обучение является частью фазы обучения. Edge AI касается фазы развертывания, где оптимизированная модель выполняет вывод непосредственно на локальном устройстве с ограниченными ресурсами, таком как камера или бортовой компьютер автомобиля. Модель, обученная с использованием распределенных методов, может быть подготовлена для развертывания Edge AI.

Инструменты и реализация

Внедрение распределенного обучения облегчается различными инструментами и платформами:

• ML фреймворки: Основные фреймворки, такие как PyTorch и TensorFlow обеспечивают встроенную поддержку API распределенного обучения, например, PyTorch DistributedDataParallel и TensorFlow tf.distribute.Strategy.
• Специализированные библиотеки: Библиотеки, такие как Horovod, разработанная Uber, предлагают не зависящий от фреймворка подход к распределенному глубокому обучению.
• Облачные платформы: Крупные поставщики облачных услуг, такие как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, предлагают управляемые сервисы машинного обучения и инфраструктуру, оптимизированные для масштабного распределенного обучения.
• MLOps Platforms (платформы MLOps): Платформы, такие как Ultralytics HUB, упрощают процесс, предоставляя интерфейсы для управления наборами данных, выбора моделей и запуска заданий обучения, включая опции облачного обучения, которые обрабатывают базовую распределенную инфраструктуру. Хорошие практики MLOps являются ключом к эффективному управлению распределенным обучением.