Paylanmış təlim, böyük verilənlər dəstlərini və böyük modelləri idarə etmək üçün model təlimini birdən çox maşın və ya cihaz arasında yayır, mərkəzləşdirilmiş təlim isə hər şeyi vahid sistemdə saxlayır. Aralarındakı seçim miqyasdan, infrastrukturdan və mövcud olan xüsusi maşın öyrənmə iş yükündən asılıdır.
Modelin inkişafını sürətləndirmək üçün təlim iş yükünü birdən çox prosessor, maşın və ya coğrafi məkan arasında bölüşdürən maşın öyrənmə yanaşması.
Bütün təlim məlumatlarının və hesablamaların tək bir maşında və ya sıx bağlı klasterdə baş verdiyi ənənəvi maşın öyrənmə yanaşması.
| Xüsusiyyət | Paylanmış Təlim | Mərkəzləşdirilmiş Təlim |
|---|---|---|
| İnfrastruktur | Birdən çox maşın, GPU və ya qovşaq birlikdə işləyir | Tək maşın və ya sıx bağlı klaster |
| Ölçülənə bilənlik | Minlərlə cihaz və trilyon parametrli modellərə qədər miqyaslanır | Tək maşın aparat tutumu ilə məhdudlaşır |
| Məlumatların idarə olunması | Məlumatlar müxtəlif yerlərdə paylaşıla bilər və ya işçilər üçün yerli olaraq saxlanıla bilər | Bütün məlumatlar bir maşında yerləşməlidir və ya bir maşına daxil ola bilməlidir |
| Ünsiyyət xərcləri | NCCL, MPI və ya gRPC vasitəsilə qradiyent sinxronizasiyası tələb olunur | Düyünlərarası rabitəyə ehtiyac yoxdur |
| Xəta Dözümlülüyü | Yoxlama məntəqəsi ilə fərdi qovşaq nasazlıqlarından qurtula bilər | Əsas maşın qəzaya uğradıqda tək bir nasazlıq nöqtəsi |
| Quraşdırma Mürəkkəbliyi | Yüksək — Kubernetes və ya Ray kimi orkestrləşdirmə alətləri tələb edir | Aşağı — çərçivəni quraşdırın və skripti işə salın |
| Ən uyğun | Böyük dil modelləri, təməl modellər, kütləvi məlumat dəstləri | Kiçik və orta səviyyəli modellər, tədqiqat, prototipləşdirmə |
| Xərc Profili | Daha yüksək ilkin xərc, lakin miqyasda daha yaxşı qiymət-keyfiyyət | İlkin xərclər daha aşağıdır, lakin aparat yeniləmələri baha başa gəlir |
Modellər tək bir sürətləndiricinin yaddaşını aşdıqda, paylanmış təlim yeganə praktik seçimdir. Yüz milyardlarla parametrə malik müasir təməl modellər, nə qədər VRAM-a sahib olmasından asılı olmayaraq, sadəcə bir GPU-ya sığa bilməz. Mərkəzləşdirilmiş təlim, xüsusən də 80 GB yaddaşa malik NVIDIA H100 qovşaqları kimi yüksək səviyyəli aparatlarda bir neçə milyard parametrə qədər modellər üçün gözəl işləyir. Bu tavanı aşmaq lazım olduqda, tensor paralelliyi və boru kəməri paralelliyi kimi paylanmış yanaşmalar könüllü deyil, zəruri hala gəlir.
Mərkəzləşdirilmiş təlim bütün məlumatların bir yerdə olmasını nəzərdə tutur ki, bu da idarəetməni sadələşdirir, lakin həssas məlumatların toplanmalı olduğu zaman məxfilik riskləri yaradır. Paylanmış təlim məlumatların yerli cihazlarda və ya serverlərdə qaldığı və yalnız model yeniləmələrinin paylaşıldığı federativ təlimə qapı açır. Bu, HIPAA və GDPR kimi qaydaların məlumatların hərəkətini məhdudlaşdırdığı səhiyyə və maliyyə sahələrində olduqca vacibdir. Güzəşt ondadır ki, federativ yanaşmalar mərkəzləşdirilmiş təlimin tamamilə qarşısını aldığı statistik çətinliklər və kommunikasiya xərcləri yaradır.
Paylanmış təlimin aparılması klaster orkestrasiyası, şəbəkə bant genişliyi və sinxronizasiya protokolları ilə işləmək deməkdir. Ray, Kubernetes və SLURM kimi alətlər bu mürəkkəbliyi idarə etməyə kömək edir, lakin öyrənmə əyrisi dikdir. Mərkəzləşdirilmiş təlim, əksinə, tez-tez Python skriptini iş stansiyasında və ya icarəyə götürülmüş bulud nümunəsində işlətməyə bərabərdir. Xətaların aradan qaldırılması sadədir, çünki yoxlanılacaq yalnız bir mühit var və şəbəkə rabitəsi olmadıqda təkrar istehsal daha asandır.
Paylanmış təlim, bir çox cihaz arasında hesablamanı paralel şəkildə həyata keçirməklə divar saatı vaxtını əhəmiyyətli dərəcədə azalda bilər. İş yükünün yaxşı paralelləşməsini fərz etsək, bir maşında həftələrlə davam edəcək bir iş, 64 GPU-dan ibarət klasterdə saatlarla tamamlana bilər. Bununla belə, işçilər arasında rabitə xərcləri, xüsusən də daha yavaş qarşılıqlı əlaqələrdə bu qazancları yeyə bilər. Mərkəzləşdirilmiş təlim bu xərcləri tamamilə aradan qaldırır və paralelləşdirmə xərclərinin faktiki hesablama müddətini aşacağı kiçik modellər üçün daha sürətli edir.
Paylanmış təlim, istər AWS, GCP və Azure kimi bulud provayderləri, istərsə də yerli GPU klasterləri vasitəsilə əhəmiyyətli infrastruktur investisiyaları tələb edir. Hər təcrübə üçün xərc yüksəkdir, lakin təlim tokeni və ya parametri üçün xərc tez-tez miqyasda azalır. Mərkəzləşdirilmiş təlim başlanğıcda daha ucuzdur və təcrübə üçün idealdır, lakin aparat təminatı tavanına çatmaq, əmtəə qovşaqları əlavə etmək əvəzinə, getdikcə daha bahalı maşınlar almaq deməkdir. Bir çox model təlimi keçirən təşkilatlar üçün paylanmış qurğular daha yaxşı miqyas iqtisadiyyatı təklif edir.
Mərkəzləşdirilmiş təlim zamanı tək bir maşın sıradan çıxdıqda, bütün iş dayanır və son yoxlama məntəqəsindən yenidən başlamalıdır. Paylanmış sistemlər işi yenidən təyin etməklə fərdi qovşaqların sıradan çıxmasına dözə bilər, baxmayaraq ki, bu, diqqətli yoxlama məntəqəsi və işin bərpası məntiqini tələb edir. PyTorch DDP və TensorFlow-un MirroredStrategy kimi çərçivələr bunun bir hissəsini avtomatik olaraq idarə edir, lakin mühəndislər yenə də sıradan çıxmaq üçün dizayn hazırlamalıdırlar. Mərkəzləşdirilmiş təlimin sadəliyi həm də onun etibarlılıq üstünlüyüdür: daha az hərəkət edən hissə qırıla biləcək daha az şey deməkdir.
Paylanmış təlim həmişə mərkəzləşdirilmiş təlimdən daha sürətlidir.
Sürət artımı iş yükünün nə dərəcədə paralelləşməsindən və şəbəkə qarşılıqlı əlaqəsinin keyfiyyətindən asılıdır. Kiçik modellər üçün işçilər arasındakı rabitə paylanmış təlimi tək güclü maşında işləməkdən daha yavaş edə bilər.
Böyük dil modelləri dövründə mərkəzləşdirilmiş təlim artıq köhnəlmişdir.
Mərkəzləşdirilmiş təlim, bir neçə milyard parametr altında dəqiq tənzimləmə, tədqiqat və istehsal modelləri də daxil olmaqla, əksər ML işləri üçün standart olaraq qalır. Yerləşdirilmiş maşın öyrənmə sistemlərinin böyük əksəriyyəti hələ də mərkəzləşdirilmiş yanaşmalardan istifadə edir.
Paylanmış təlim məlumatlarınızın avtomatik olaraq təhlükəsiz olması deməkdir.
Standart paylanmış təlim hələ də paylaşılan infrastruktur haqqında məlumatları birləşdirir. Yalnız paylanmış təlimin xüsusi bir forması olan federasiya təlimi, model yeniləmələrini paylaşarkən xam məlumatları yerli cihazlarda saxlayır.
Birdən çox GPU istifadə etmək üçün paylanmış təlimə ehtiyacınız var.
Birdən çox GPU-ya malik tək bir maşın, qovşaqlar arasında əsl paylanmış təlim olmadan məlumat paralelliyindən istifadə edərək modelləri öyrədə bilər. Paylanmış təlim, xüsusilə şəbəkə ilə birləşdirilmiş ayrı-ayrı maşınlar arasında koordinasiyanı ifadə edir.
Daha çox maşın həmişə daha yaxşı model keyfiyyəti deməkdir.
Modelin keyfiyyəti yalnız miqyasın hesablanmasından deyil, məlumatlardan, arxitekturadan və təlim metodologiyasından asılıdır. Təlimin daha çox maşın arasında paylanması konvergensiyanı sürətləndirir, lakin son modelin dəqiqliyini mahiyyət etibarilə artırmır.
Böyük modellər, kütləvi məlumat dəstləri və ya mərkəzləşdirilmiş qurğuların öhdəsindən gələ bilmədiyi ciddi məlumat lokalizasiyası tələbləri ilə işləyərkən paylanmış təlimi seçin. Mövcud avadanlıqlara rahatlıqla uyğunlaşan tədqiqat, prototipləmə və istehsal modelləri üçün mərkəzləşdirilmiş təlimə sadiq qalın, çünki sadəlik və aşağı əməliyyat xərcləri xam miqyasdan daha vacibdir.
Açar söz axtarış motorları tərs indekslərdən istifadə edərək dəqiq terminləri uyğunlaşdırır, vektor oxşarlığı axtarışı isə yüksək ölçülü yerləşdirmələr vasitəsilə semantik cəhətdən əlaqəli məzmun tapır. Hər iki yanaşma müasir məlumat axtarışını gücləndirir, lakin istifadəçi niyyətini necə şərh etdikləri və nəticələri necə sıraladıqları baxımından əsaslı şəkildə fərqlənir.
Açıq çəkili modellər təlim keçmiş parametrlərini ictimaiyyətə açıq şəkildə yayımlayır və hər kəsin onları yükləməsinə, yoxlamasına və dəqiq tənzimləməsinə imkan verir. Qapalı mənbəli modellər çəkilərini gizli saxlayır və yalnız API və ya hostinq məhsulları vasitəsilə giriş təklif edir. Aralarındakı seçim, tərtibatçıların süni intellekt sistemlərini necə qurduğunu, yerləşdirdiyini və etibar etdiyini formalaşdırır.
Bu müqayisə açıq mənbəli süni intellekt ilə xüsusi mülkiyyətli süni intellekt arasındakı əsas fərqləri araşdırır, əlçatanlıq, fərdiləşdirmə, xərclər, dəstək, təhlükəsizlik, performans və real dünyada tətbiq hallarını əhatə edir, təşkilatların və tərtibatçıların hansı yanaşmanın onların məqsədlərinə və texniki imkanlarına uyğun gəldiyini müəyyən etməsinə kömək edir.
Açıq mənbəli LLM-lər tam kod girişi ilə özelleştirilebilir, özünəməxsus süni intellekt modelləri təklif edir, mülkiyyətçi LLM API-ləri isə istifadəyə əsaslanan qiymətlərlə bulud əsaslı son nöqtələr vasitəsilə idarə olunan, cilalanmış xidmətlər təqdim edir.
Adaptiv axtarış sistemin sorğuya əsasən hansı məlumatı və necə əldə etdiyini dinamik şəkildə tənzimləyir, statik axtarış boru kəmərləri isə kontekstdən asılı olmayaraq sabit qaydalara əməl edir. Hər ikisi müasir süni intellekt tətbiqlərini gücləndirir, lakin onlar elastiklik, qiymət və dəqiqlik baxımından kəskin şəkildə fərqlənir. Aralarında seçim iş yükünün mürəkkəbliyindən və büdcədən asılıdır.
