Распределенное обучение

Распределенное обучение - это метод, используемый в машинном обучении (МОО) для ускорения процесса обучения модели путем разделения вычислительной нагрузки на несколько процессоров. Эти процессоры, часто графические процессоры (GPU), могут быть расположены на одной машине или распределены по нескольким машинам в сети. По мере увеличения объема массивов данных и усложнения моделей глубокого обучения обучение на одном процессоре может занимать непрактичное количество времени. Распределенное обучение устраняет это узкое место, позволяя разрабатывать самые современные модели ИИ в разумные сроки.

Как работает распределенное обучение?

Стратегии распределенного обучения в основном делятся на две категории, которые также могут использоваться в комбинации:

• Параллелизм данных: Это наиболее распространенный подход. В этой стратегии вся модель реплицируется на каждом рабочем (или GPU). Основной обучающий набор данных разбивается на более мелкие фрагменты, и каждому рабочему назначается свой фрагмент. Каждый работник независимо вычисляет прямые и обратные проходы для своего подмножества данных, чтобы сгенерировать градиенты. Затем эти градиенты агрегируются и усредняются, обычно с помощью процесса типа All-Reduce, и консолидированный градиент используется для обновления параметров модели на всех рабочих. Это гарантирует, что каждая копия модели остается синхронизированной.
• Параллелизм моделей: Эта стратегия используется, когда модель слишком велика, чтобы уместиться в памяти одного GPU. В этом случае сама модель разбивается на части, а разные слои или секции размещаются на разных рабочих процессорах. Данные передаются между рабочими по мере прохождения через слои нейронной сети. Этот подход более сложен в реализации из-за высоких требований к связи между рабочими, но он необходим для обучения массивных моделей, таких как модели фундамента. Архитектуры типа Mixture of Experts (MoE) в значительной степени опираются на параллелизм моделей.

Применение в реальном мире

Распределенное обучение является основой многих современных прорывов в области ИИ.

1. Обучение крупномасштабных моделей зрения: Компании, разрабатывающие передовые модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, часто используют массивные 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, позволяет ускорить итерации, более тщательно настраивать гиперпараметры и, в конечном итоге, получить модели с более высокой точностью.
2. Разработка больших языковых моделей (LLM): Создание LLM, подобных моделям 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, сочетающий 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 родственных терминов:

• Федеративное обучение: Хотя в обоих случаях задействовано несколько устройств, их цели и ограничения различаются. Распределенное обучение обычно проводится в контролируемой среде, например в центре обработки данных с высокоскоростным соединением, чтобы ускорить процесс обучения для одного устройства. В отличие от этого, федеративное обучение тренирует модели на децентрализованных устройствах (например, смартфонах), не перемещая приватные данные на центральный сервер. Основное внимание в федеративном обучении уделяется конфиденциальности данных, в то время как для распределенного обучения это скорость и масштаб.
• Edge AI: эти термины относятся к разным этапам жизненного цикла ML. Распределенное обучение - это часть этапа обучения. Edge AI относится к этапу развертывания, когда оптимизированная модель выполняет выводы непосредственно на локальном устройстве, часто ограниченном ресурсами, например на камере или бортовом компьютере автомобиля. Модель, обученная с помощью распределенных методов, может быть подготовлена к развертыванию Edge AI.

Инструменты и реализация

Реализовать распределенное обучение помогают различные инструменты и платформы:

• Фреймворки ML: Основные фреймворки, такие как PyTorch и TensorFlow обеспечивают встроенную поддержку API для распределенного обучения, таких как PyTorch DistributedDataParallel и TensorFlow's tf.distribute.Strategy.
• Специализированные библиотеки: Такие библиотеки, как Horovod, разработанная компанией Uber, предлагают подход к распределенному глубокому обучению, не зависящий от фреймворка.
• Облачные платформы: Крупнейшие облачные провайдеры, такие как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, предлагают управляемые услуги ML и инфраструктуру, оптимизированную для крупномасштабного распределенного обучения.
• Платформы MLOps: Платформы, подобные Ultralytics HUB, упрощают процесс, предоставляя интерфейсы для управления наборами данных, выбора моделей и запуска заданий на обучение, включая варианты облачного обучения, которые работают с базовой распределенной инфраструктурой. Эффективное управление распределенным обучением зависит от практики MLOps.