Dağıtılmış Eğitim

Dağıtılmış Eğitim Nasıl Çalışır?

Dağıtılmış eğitimin arkasındaki temel ilke paralelliktir - eğitim görevini parçalara ayırarak birden fazla parçanın aynı anda çalışmasını sağlamak. Tüm verileri ve hesaplamaları sırayla işleyen tek bir işlemci yerine, iş genellikle "işçi" olarak adlandırılan birkaç işlemci arasında paylaştırılır. Bunu başarmak için iki temel strateji vardır:

• Veri Paralelliği: Bu en yaygın yaklaşımdır. Modelin tam bir kopyası her bir çalışana yerleştirilir. Eğitim veri kümesi daha küçük parçalara bölünür ve her çalışan modelin yerel kopyasını kullanarak kendisine atanan parçayı işler. İşçiler kendi veri alt kümelerine göre model ağırlıklarındaki güncellemeleri hesaplar. Bu güncellemeler (gradyanlar) daha sonra tüm çalışanlar arasında toplanır (genellikle ortalaması alınır) ve ana modeli güncellemek veya tüm model kopyalarını senkronize etmek için kullanılır. Bu, daha büyük parti boyutlarının etkili bir şekilde işlenmesine olanak tanır. PyTorch gibi çerçeveler Dağıtılmış Veri Paraleli (DDP) sunar ve TensorFlow veri paralelliğini uygulayan çeşitli dağıtılmış eğitim stratejileri sağlar. Çalışanlar arasında verimli iletişim çok önemlidir ve genellikle NVIDIA Kolektif İletişim Kütüphanesi (NCCL) gibi kütüphaneler tarafından yönetilir.
• Model Paralelliği: Bu strateji genellikle bir model tek bir GPU'nun belleğine sığmayacak kadar büyük olduğunda kullanılır. Modelin tamamını çoğaltmak yerine, modelin farklı bölümleri (ör. katmanlar) farklı işçiler üzerine yerleştirilir. Veriler, hem ileri hem de geri geçişler sırasında bu parçalardan işçiler arasında sırayla akar. Bu yaklaşımın uygulanması veri paralelliğinden daha karmaşıktır ancak gerçekten devasa modellerin eğitilmesi için gereklidir. Bazı çerçeveler, TensorFlow'un model paralelliği yaklaşımları gibi yardımcı olacak araçlar sunar ve boru hattı paralelliği gibi teknikler sıklıkla kullanılır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Dağıtılmış eğitim, birçok son teknoloji Yapay Zeka (AI) uygulaması için vazgeçilmezdir:

• Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) Eğitimi: OpenAI'nin GPT-4 'ü veya Google'ın Gemini'si gibi modellerin milyarlarca veya trilyonlarca parametresi vardır. Bunların eğitilmesi, hesaplamanın uzun süreler boyunca potansiyel olarak binlerce GPU'ya dağıtılmasını gerektirir. Bu, doğal dil işleme (NLP), makine çevirisi ve gelişmiş sohbet robotları oluşturma gibi görevler için gereklidir.
• Gelişmiş Bilgisayarla Görme Modelleri: Aşağıdakiler gibi son teknoloji bilgisayarla görme modellerinin eğitimi Ultralytics YOLOImageNet veya COCO gibi büyük veri kümelerinde nesne algılama veya görüntü segmentasyonu için karmaşık modeller, dağıtılmış eğitimden büyük ölçüde yararlanır. Örneğin, otonom araçlar için bir nesne algılama modelinin eğitimi büyük miktarda görüntü verisi içerir ve yüksek doğruluk gerektirir, bu da birden fazla GPU üzerinde dağıtılmış eğitimi makul bir zaman diliminde sonuç elde etmek için bir gereklilik haline getirir. Bu aynı zamanda tıbbi görüntü analizi gibi özel alanlar için de geçerlidir.
• Öneri Sistemleri: Netflix veya Amazon gibi şirketler, kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için kullanıcı etkileşim verileri üzerinde karmaşık modeller geliştirmektedir. Bu verilerin ölçeği genellikle dağıtık yaklaşımlar gerektirir.
• Bilimsel Hesaplama: İklim modelleme, fizik ve ilaç keşfi gibi alanlardaki büyük ölçekli simülasyonlar genellikle dağıtılmış makine öğrenimi eğitiminde kullanılanlara benzer dağıtılmış bilgi işlem ilkelerinden yararlanır.

Dağıtılmış Eğitim ve Diğer Eğitim Yöntemleri

Dağıtılmış eğitimi ilgili kavramlardan ayırmak önemlidir:

• Federe Öğrenme: Her ikisi de birden fazla cihaz içermekle birlikte, Federasyonlu Öğrenme, verilerin merkezi olmadığı ve veri gizliliği endişeleri nedeniyle merkezi bir konuma taşınamadığı (veya taşınmaması gerektiği) senaryolar için tasarlanmıştır (örneğin, cep telefonlarında tutulan kullanıcı verileri üzerinde eğitim modelleri). Federe öğrenmede, model güncellemeleri cihazlarda yerel olarak hesaplanır ve birleştirme için merkezi bir sunucuya geri gönderilir, ancak ham veriler cihazı asla terk etmez. Dağıtılmış eğitim genellikle verilerin işlem kümesine taşınabileceğini ve dağıtılabileceğini varsayar (örneğin, bir veri merkezinde veya bulutta). Örnek bir çerçeve için TensorFlow Federated 'a göz atın.
• Tek Cihazlı Eğitim: Bu, tüm eğitim sürecinin tek bir CPU veya GPU üzerinde çalıştığı geleneksel yöntemdir. Kurulumu daha kolaydır(bkz. Ultralytics Hızlı Başlangıç), ancak zaman ve bellek kısıtlamaları nedeniyle büyük modeller veya veri kümeleri için uygulanamaz hale gelir.

Araçlar ve Uygulama

Dağıtılmış eğitimin uygulanması çeşitli araçlar ve platformlar tarafından kolaylaştırılır:

• Makine Öğrenimi Çerçeveleri: Gibi temel çerçeveler PyTorch ve TensorFlow dağıtılmış eğitim API'leri için yerleşik destek sağlar.
• Uzmanlaşmış Kütüphaneler: Uber tarafından geliştirilen Horovod gibi kütüphaneler, dağıtılmış derin öğrenmeye 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 altta yatan dağıtılmış altyapıyı işleyen bulut eğitim seçenekleri de dahil olmak üzere eğitim işlerini başlatmak için arayüzler sağlayarak süreci basitleştirir. İyi MLOps uygulamaları, dağıtılmış eğitimi etkili bir şekilde yönetmenin anahtarıdır.

Dağıtılmış eğitim, büyük ölçekli eğitimi uygulanabilir ve verimli hale getirerek günümüzün en güçlü yapay zeka modellerinin geliştirilmesini sağlayan temel bir tekniktir.