Распределенное обучение

Как работает распределенное обучение

Фундаментальным принципом распределенного обучения является параллелизм - разбиение задачи обучения таким образом, чтобы несколько ее частей могли выполняться одновременно. Вместо того чтобы один процессор последовательно обрабатывал все данные и вычисления, работа распределяется между несколькими процессорами, часто называемыми "рабочими". Существует две основные стратегии для достижения этой цели:

• Параллелизм данных: Это самый распространенный подход. Полная копия модели размещается на каждом рабочем. Обучающий набор данных разбивается на более мелкие фрагменты, и каждый рабочий обрабатывает назначенный ему фрагмент, используя свою локальную копию модели. Рабочие вычисляют обновления весов модели на основе своего подмножества данных. Эти обновления (градиенты) затем агрегируются по всем рабочим (часто усредняются) и используются для обновления главной модели или синхронизации всех копий модели. Это позволяет эффективно обрабатывать большие партии данных. Такие фреймворки, как PyTorch , предлагают Distributed Data Parallel (DDP), а TensorFlow обеспечивает различные стратегии распределенного обучения, реализующие параллелизм данных. Эффективная коммуникация между рабочими очень важна, и часто она управляется библиотеками вроде NVIDIA Collective Communications Library (NCCL).
• Параллелизм моделей: Эта стратегия обычно используется, когда модель настолько велика, что не помещается в память одного GPU. Вместо того чтобы реплицировать всю модель, разные ее части (например, слои) размещаются на разных рабочих. Данные последовательно проходят через эти части на всех рабочих во время прямого и обратного прохода. Этот подход сложнее в реализации, чем параллелизм данных, но он необходим для обучения действительно огромных моделей. Некоторые фреймворки предлагают инструменты для помощи, как, например, подходыTensorFlow к параллелизму моделей, и часто используются такие техники, как конвейерный параллелизм.

Применение в реальном мире

Распределенное обучение незаменимо для многих передовых приложений искусственного интеллекта (ИИ):

• Обучение больших языковых моделей (LLM): Такие модели, как GPT-4 от OpenAI или Gemini от Google, имеют миллиарды или триллионы параметров. Их обучение требует распределения вычислений между потенциально тысячами графических процессоров на длительное время. Это необходимо для таких задач, как обработка естественного языка (NLP), машинный перевод и создание продвинутых чат-ботов.
• Продвинутые модели компьютерного зрения: Тренируй самые современные модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO для обнаружения объектов или сложные модели для сегментации изображений, на больших наборах данных, таких как ImageNet или COCO, получают огромную пользу от распределенного обучения. Например, обучение модели обнаружения объектов для автономных транспортных средств включает в себя огромное количество данных изображений и требует высокой точности, что делает распределенное обучение на нескольких GPU необходимостью для достижения результатов в разумные сроки. Это также относится к таким специализированным областям, как анализ медицинских изображений.
• Рекомендательные системы: Такие компании, как Netflix или Amazon, обучают сложные модели на данных о взаимодействии с пользователем, чтобы генерировать персонализированные рекомендации. Масштаб этих данных часто требует применения распределенных подходов.
• Научные вычисления: Крупномасштабные симуляции в таких областях, как моделирование климата, физика и открытие лекарств, часто используют принципы распределенных вычислений, схожие с теми, что применяются в распределенном обучении ML.

Распределенное обучение по сравнению с другими методами обучения

Важно отличать распределенное обучение от смежных понятий:

• Федеративное обучение: Хотя в обоих случаях задействовано несколько устройств, Federated Learning предназначено для сценариев, в которых данные децентрализованы и не могут (или не должны) быть перемещены в центральное место из-за соображений конфиденциальности данных (например, обучение моделей на пользовательских данных, хранящихся на мобильных телефонах). В распределенном обучении обновления модели вычисляются локально на устройствах и отправляются обратно на центральный сервер для агрегирования, но исходные данные никогда не покидают устройства. Распределенное обучение обычно предполагает, что данные можно перемещать и распределять по вычислительному кластеру (например, в дата-центре или облаке). Посмотри пример фреймворка TensorFlow Federated.
• Тренировка на одном устройстве: Это традиционный метод, при котором весь процесс обучения проходит на одном CPU или GPU. Он проще в настройке(см. Ultralytics Quickstart), но становится невыполнимым для больших моделей или наборов данных из-за нехватки времени и памяти.

Инструменты и реализация

Реализовать распределенное обучение помогают различные инструменты и платформы:

• ML Frameworks: Основные фреймворки, такие как PyTorch и TensorFlow обеспечивают встроенную поддержку API распределенного обучения.
• Специализированные библиотеки: Такие библиотеки, как Horovod, разработанная Uber, предлагают фреймворк-агностический подход к распределенному глубокому обучению.
• Облачные платформы: Крупнейшие облачные провайдеры, такие как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, предлагают управляемые ML-сервисы и инфраструктуру, оптимизированную для крупномасштабного распределенного обучения.
• Платформы для MLOps: Платформы вроде Ultralytics HUB упрощают этот процесс, предоставляя интерфейсы для управления наборами данных, выбора моделей и запуска заданий на обучение, включая варианты облачного обучения, которые работают с базовой распределенной инфраструктурой. Хорошие практики MLOps - это ключ к эффективному управлению распределенным обучением.

Распределенное обучение - это краеугольный метод, позволяющий разрабатывать самые мощные модели ИИ на сегодняшний день, делая крупномасштабное обучение осуществимым и эффективным.