Dağıtık Eğitim

Dağıtılmış eğitim, hesaplama yükünü birden fazla işlemciye bölerek makine öğrenimi (ML)'nde model eğitim sürecini hızlandırmak için kullanılan bir tekniktir. Bu işlemciler, genellikle Grafik İşleme Birimleri (GPU'lar), tek bir makinede bulunabilir veya bir ağdaki birden fazla makineye yayılabilir. Veri kümeleri büyüdükçe ve derin öğrenme modelleri daha karmaşık hale geldikçe, tek bir işlemcide eğitim pratik olmayan bir süre alabilir. Dağıtılmış eğitim bu darboğazı gidererek, makul bir zaman diliminde son teknoloji YZ modelleri geliştirmeyi mümkün kılar.

Dağıtılmış Eğitim Nasıl Çalışır?

Dağıtılmış eğitim stratejileri temel olarak iki kategoriye ayrılır ve bunlar kombinasyon halinde de kullanılabilir:

• Veri Paralelliği: Bu en yaygın yaklaşımdır. Bu stratejide, modelin tamamı her bir çalışanda (veya GPU'da) çoğaltılır. Ana eğitim veri kümesi daha küçük parçalara bölünür ve her bir çalışana bir parça atanır. Her bir çalışan, gradyanlar oluşturmak için veri alt kümesi için ileri ve geri geçişleri bağımsız olarak hesaplar. Bu gradyanlar daha sonra tipik olarak All-Reduce gibi bir işlem yoluyla toplanır ve ortalaması alınır ve birleştirilmiş gradyan, tüm çalışanlardaki model parametrelerini güncellemek için kullanılır. Bu, modelin her kopyasının senkronize kalmasını sağlar.
• Model Paralelleştirme (Model Parallelism): Bu strateji, bir model tek bir GPU'nun belleğine sığamayacak kadar büyük olduğunda kullanılır. Burada, modelin kendisi bölümlere ayrılır ve farklı katmanlar veya bölümler farklı çalışanlara yerleştirilir. Veriler, sinir ağının (neural network) katmanlarından geçerken çalışanlar arasında aktarılır. Bu yaklaşımın, çalışanlar arasındaki yüksek iletişim talepleri nedeniyle uygulanması daha karmaşıktır, ancak temel modeller (foundation models) gibi büyük modelleri eğitmek için gereklidir. Uzmanlar Karışımı (Mixture of Experts - MoE) gibi mimariler büyük ölçüde model paralelliğine dayanır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Dağıtılmış eğitim, birçok modern YZ atılımı için temeldir.

1. Büyük Ölçekli Görüntü Modellerinin Eğitimi: Bilgisayarla görü modelleri geliştiren şirketler, örneğin Ultralytics YOLO11, genellikle COCO veya ImageNet gibi büyük veri kümeleri kullanır. Veri paralelliğini kullanarak, eğitimi bir GPU kümesine dağıtabilirler. Bu, eğitim süresini haftalardan sadece saatlere veya günlere indirerek daha hızlı yinelemeye, daha kapsamlı hiperparametre ayarlamasına ve sonuçta daha yüksek doğruluğa sahip modellere yol açar.
2. Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) Geliştirme: GPT serisindeki gibi LLM'lerin oluşturulması, dağıtık eğitim olmadan imkansız olurdu. Bu modeller yüz milyarlarca parametre içerir ve tek bir cihazda eğitilemez. Araştırmacılar, modeli GPU'lar arasında bölmek için model paralelliğini ve büyük miktarda metin verisini verimli bir şekilde işlemek için veri paralelliğini birleştiren hibrit bir yaklaşım kullanır. Bu, NVIDIA'nın Megatron-LM'si gibi projelerin temel bir bileşenidir.

Dağıtılmış Eğitim ve İlgili Kavramlar

Dağıtılmış eğitimi (distributed training) diğer ilgili terimlerden ayırmak önemlidir:

• Federatif Öğrenme: Her ikisi de birden fazla cihazı içerirken, hedefleri ve kısıtlamaları farklıdır. Dağıtılmış eğitim, tipik olarak tek bir varlık için eğitimi hızlandırmak amacıyla veri merkezinde yüksek hızlı bağlantılarla kontrollü bir ortamda gerçekleştirilir. Buna karşılık, federatif öğrenme, özel verileri merkezi bir sunucuya taşımadan modelleri merkezi olmayan cihazlarda (örneğin, akıllı telefonlar) eğitir. Federatif öğrenmenin temel odak noktası veri gizliliğidir, dağıtılmış eğitim için ise hız ve ölçeklenebilirliktir.
• Uç Yapay Zeka: Bu terimler, ML yaşam döngüsünün farklı aşamalarını ifade eder. Dağıtık eğitim, eğitim aşamasının bir parçasıdır. Uç Yapay Zeka, optimize edilmiş bir modelin doğrudan bir kamera veya bir arabanın yerleşik bilgisayarı gibi yerel, genellikle kaynak kısıtlı bir cihazda çıkarım yaptığı dağıtım aşamasıyla ilgilidir. Dağıtık yöntemler kullanılarak eğitilmiş bir model, Uç Yapay Zeka dağıtımı için hazırlanabilir.

Araçlar ve Uygulama

Dağıtık eğitimi uygulamak, çeşitli araçlar ve platformlar tarafından kolaylaştırılır:

• ML Çatıları: Gibi temel framework'ler PyTorch ve TensorFlow dağıtık eğitim API'leri için yerleşik destek sağlar, örneğin PyTorch DistributedDataParallel ve TensorFlow'un tf.distribute.Strategy.
• Özel Kütüphaneler: Uber tarafından geliştirilen Horovod gibi kütüphaneler, dağıtılmış derin öğrenmeye yönelik çerçeveden bağımsız bir yaklaşım sunar.
• Bulut Platformları: AWS, Google Cloud ve Microsoft Azure gibi büyük bulut sağlayıcıları, büyük ölçekli dağıtılmış eğitim için optimize edilmiş yönetilen ML hizmetleri ve altyapısı sunar.
• MLOps Platformları: Ultralytics HUB gibi platformlar, veri kümelerini yönetmek, modelleri seçmek ve temel dağıtılmış altyapıyı yöneten bulut eğitim seçenekleri dahil olmak üzere eğitim işlerini başlatmak için arayüzler sağlayarak süreci basitleştirir. İyi MLOps uygulamaları, dağıtılmış eğitimi etkili bir şekilde yönetmenin anahtarıdır.