Dağıtılmış Eğitim

Dağıtılmış eğitim, makine öğreniminde (ML) hesaplama iş yükünü birden fazla işlemciye bölerek model eğitim sürecini hızlandırmak için kullanılan bir tekniktir. Genellikle Grafik İşleme Birimleri (GPU'lar) olan bu işlemciler tek bir makinede bulunabilir veya bir ağdaki birden fazla makineye yayılabilir. Veri kümeleri büyüdükçe ve derin öğrenme modelleri daha karmaşık hale geldikçe, tek bir işlemci üzerinde eğitim pratik olmayan bir süre alabilir. Dağıtılmış eğitim, bu darboğazı gidererek son teknoloji yapay zeka modellerinin makul bir zaman diliminde geliştirilmesini mümkün kılar.

Dağıtılmış Eğitim Nasıl Çalışır?

Dağıtılmış eğitim stratejileri temel olarak iki kategoriye ayrılır ve bunlar bir arada da kullanılabilir:

• Veri Paralelliği: Bu en yaygın yaklaşımdır. Bu stratejide, tüm model her bir çalışan (veya GPU) üzerinde çoğaltılır. Ana eğitim veri kümesi daha küçük parçalara bölünür ve her çalışana bir yığın atanır. Her çalışan, gradyanlar oluşturmak için kendi veri alt kümesi için ileri ve geri geçişleri bağımsız olarak hesaplar. Bu gradyanlar daha sonra, tipik olarak All-Reduce gibi bir işlemle toplanır ve ortalaması alınır ve birleştirilmiş gradyan tüm işçilerdeki model parametrelerini güncellemek için kullanılır. Bu, modelin her kopyasının senkronize kalmasını sağlar.
• Model Paralelliği: Bu strateji, bir model tek bir GPU'nun belleğine sığmayacak kadar büyük olduğunda kullanılır. Burada modelin kendisi bölümlere ayrılır ve farklı katmanlar veya bölümler farklı işçiler üzerine yerleştirilir. Veriler, sinir ağının katmanlarından geçerken işçiler arasında aktarılır. Bu yaklaşım, işçiler arasındaki yüksek iletişim talepleri nedeniyle uygulanması daha karmaşıktır ancak temel modeller gibi büyük modellerin eğitimi için gereklidir. Uzmanların Karışımı (MoE) gibi mimariler büyük ölçüde model paralelliğine dayanır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Dağıtılmış eğitim, birçok modern yapay zeka atılımının temelini oluşturmaktadır.

1. Büyük Ölçekli Görme Modellerinin Eğitimi: Ultralytics YOLO11 gibi gelişmiş bilgisayarla görme modelleri geliştiren şirketler genellikle COCO veya ImageNet gibi devasa veri kümeleri kullanır. Veri paralelliğini kullanarak eğitimi bir GPU kümesine dağıtabilirler. Bu da eğitim süresini haftalardan sadece saatlere veya günlere indirerek daha hızlı yineleme, daha kapsamlı hiperparametre ayarı ve nihayetinde daha yüksek doğruluğa sahip modeller elde edilmesini sağlar.
2. Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) Geliştirilmesi: GPT serisindekiler gibi LLM 'lerin oluşturulması dağıtılmış eğitim olmadan imkansız olurdu. Bu modeller yüz milyarlarca parametre içerir ve tek bir cihazda eğitilemez. Araştırmacılar, modeli GPU'lara bölmek için model paralelliğini ve büyük miktarda metin verisini verimli bir şekilde işlemek için veri paralelliğini birleştiren hibrit bir yaklaşım kullanıyor. Bu, NVIDIA'nın Megatron-LM'si gibi projelerin temel bir bileşenidir.

Dağıtılmış Eğitim ve İlgili Kavramlar

Dağıtılmış eğitimi diğer ilgili terimlerden ayırmak önemlidir:

• Federe Öğrenme: Her ikisi de birden fazla cihaz içermekle birlikte, hedefleri ve kısıtlamaları farklıdır. Dağıtılmış eğitim genellikle tek bir varlık için eğitimi hızlandırmak amacıyla yüksek hızlı bağlantılara sahip bir veri merkezi gibi kontrollü bir ortamda gerçekleştirilir. Buna karşılık, federe öğrenme, özel verileri merkezi bir sunucuya taşımadan modelleri merkezi olmayan cihazlarda (örneğin akıllı telefonlar) eğitir. Federe öğrenmenin birincil odak noktası veri gizliliği iken, dağıtılmış eğitim için hız ve ölçektir.
• Edge AI: Bu terimler makine öğrenimi yaşam döngüsünün farklı aşamalarını ifade eder. Dağıtılmış eğitim, eğitim aşamasının bir parçasıdır. Edge AI, optimize edilmiş bir modelin doğrudan bir kamera veya bir arabanın yerleşik bilgisayarı gibi yerel, genellikle kaynak kısıtlı bir cihaz üzerinde çıkarım yaptığı dağıtım aşamasıyla ilgilidir. Dağıtılmış yöntemler kullanılarak eğitilen bir model, Edge AI dağıtımı için hazırlanabilir.

Araçlar ve Uygulama

Dağıtılmış eğitimin uygulanması çeşitli araçlar ve platformlar tarafından kolaylaştırılır:

• Makine Öğrenimi Çerçeveleri: Gibi temel çerçeveler PyTorch ve TensorFlow gibi dağıtılmış eğitim API'leri için yerleşik destek sağlar. PyTorch DağıtılmışVeriParalel ve TensorFlow'un tf.distribute.Strategy.
• 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.