Izkliedētā apmācība izplata modeļu apmācību vairākās iekārtās vai ierīcēs, lai apstrādātu milzīgus datu kopumus un lielus modeļus, savukārt centralizētā apmācība visu uztur vienā sistēmā. Izvēle starp tām ir atkarīga no mēroga, infrastruktūras un konkrētās mašīnmācīšanās darba slodzes.
Mašīnmācīšanās pieeja, kas sadala apmācības darba slodzes starp vairākiem procesoriem, iekārtām vai ģeogrāfiskām atrašanās vietām, lai paātrinātu modeļa izstrādi.
Tradicionāla mašīnmācīšanās pieeja, kurā visi apmācības dati un aprēķini notiek vienā datorā vai cieši savienotā klasterī.
| Funkcija | Izplatīta apmācība | Centralizēta apmācība |
|---|---|---|
| Infrastruktūra | Vairākas mašīnas, grafiskie procesori vai mezgli, kas darbojas kopā | Viena mašīna vai cieši savienots klasteris |
| Mērogojamība | Mērogojams tūkstošiem ierīču un triljonu parametru modeļiem | Ierobežota ar vienas mašīnas aparatūras jaudu |
| Datu apstrāde | Datus var sadalīt dažādās atrašanās vietās vai glabāt lokāli darbiniekiem. | Visiem datiem jāatrodas vienā datorā vai jābūt tai pieejamiem. |
| Komunikācijas virsizdevumi | Nepieciešama gradienta sinhronizācija, izmantojot NCCL, MPI vai gRPC | Nav nepieciešama komunikācija starp mezgliem |
| Kļūmju tolerance | Var atgūties pēc atsevišķu mezglu kļūmēm, izmantojot kontrolpunktus | Viens kļūmes punkts, ja resursdatora dators avarē |
| Iestatīšanas sarežģītība | Augsts — nepieciešami orķestrēšanas rīki, piemēram, Kubernetes vai Ray | Zems — instalējiet sistēmu un palaidiet skriptu |
| Vispiemērotākais | Lieli valodu modeļi, pamatmodeļi, masīvi datu kopumi | Mazi un vidēji modeļi, pētniecība, prototipu veidošana |
| Izmaksu profils | Augstākas sākotnējās izmaksas, bet labāka cenas un veiktspējas attiecība plašā mērogā | Zemākas sākotnējās izmaksas, bet aparatūras jaunināšana kļūst dārga |
Izkliedētā apmācība ir vienīgā praktiskā iespēja, ja modeļi pārsniedz viena paātrinātāja atmiņu. Mūsdienu pamatmodeļi ar simtiem miljardu parametru vienkārši nevar ietilpt vienā GPU, neatkarīgi no tā, cik daudz tam ir videoatmiņas. Centralizēta apmācība lieliski darbojas modeļiem līdz pat dažiem miljardiem parametru, īpaši augstas klases aparatūrā, piemēram, NVIDIA H100 mezglos ar 80 GB atmiņu. Kad ir jāpārsniedz šis ierobežojums, izkliedētas pieejas, piemēram, tenzoru paralēlisms un cauruļvadu paralēlisms, kļūst par nepieciešamām, nevis izvēles iespējām.
Centralizēta apmācība pieņem, ka visi dati atrodas vienuviet, kas vienkāršo pārvaldību, bet rada privātuma riskus, ja ir jāapkopo sensitīva informācija. Izkliedētā apmācība paver durvis uz federētu mācīšanos, kur dati paliek lokālās ierīcēs vai serveros un tiek koplietoti tikai modeļu atjauninājumi. Tam ir milzīga nozīme veselības aprūpē un finanšu jomā, kur tādi noteikumi kā HIPAA un GDPR ierobežo datu pārvietošanu. Kompromiss ir tāds, ka federētas pieejas rada statistikas problēmas un komunikācijas izmaksas, no kurām centralizēta apmācība pilnībā novērš.
Izkliedētas apmācības veikšana nozīmē darbu ar klasteru orķestrēšanu, tīkla joslas platumu un sinhronizācijas protokoliem. Tādi rīki kā Ray, Kubernetes un SLURM palīdz pārvaldīt šo sarežģītību, taču mācīšanās līkne ir stāva. Turpretī centralizēta apmācība bieži vien nozīmē Python skripta palaišanu darbstacijā vai īrētā mākoņa instancē. Atkļūdošana ir vienkārša, jo ir jāpārbauda tikai viena vide, un reproducējamība ir vieglāka, ja nav iesaistīta tīkla komunikācija.
Izkliedētā apmācība var ievērojami samazināt laiku, paralēli apstrādājot datus daudzās ierīcēs. Darbs, kas vienā ierīcē aizņemtu nedēļas, 64 grafisko procesoru klasterī varētu tikt pabeigts dažu stundu laikā, pieņemot, ka darba slodzes paralēlizācija ir laba. Tomēr komunikācijas izmaksas starp darbiniekiem var mazināt šos ieguvumus, īpaši lēnāku savienojumu gadījumā. Centralizēta apmācība pilnībā novērš šīs izmaksas, padarot to ātrāku maziem modeļiem, kur paralēlizācijas izmaksas pārsniegtu faktisko aprēķinu laiku.
Izkliedēta apmācība prasa ievērojamas investīcijas infrastruktūrā, vai nu izmantojot mākoņpakalpojumu sniedzējus, piemēram, AWS, GCP un Azure, vai lokālos GPU klasterus. Izmaksas par eksperimentu ir augstas, bet izmaksas par vienu apmācības marķieri vai parametru bieži vien samazinās, palielinoties mērogam. Centralizēta apmācība sākumā ir lētāka un ideāli piemērota eksperimentiem, taču aparatūras griestu sasniegšana nozīmē arvien dārgāku iekārtu iegādi, nevis izejvielu mezglu pievienošanu. Organizācijām, kas apmāca daudzus modeļus, izkliedētas iestatīšanas piedāvā labākus apjomradītus ietaupījumus.
Ja centralizētas apmācības laikā viena mašīna neizdodas, viss darbs tiek pārtraukts un tam ir jāatsāk darbs no pēdējā kontrolpunkta. Izkliedētās sistēmas var pieļaut atsevišķu mezglu kļūmes, pārdalot darbu, lai gan tas prasa rūpīgu kontrolpunktu izveidi un darba atkopšanas loģiku. Tādi ietvari kā PyTorch DDP un TensorFlow MirroredStrategy daļu no tā apstrādā automātiski, taču inženieriem joprojām ir jāprojektē, ņemot vērā kļūmes. Centralizētas apmācības vienkāršība ir arī tās uzticamības priekšrocība: mazāk kustīgu detaļu nozīmē mazāk lietu, kas var salūzt.
Izplatītā apmācība vienmēr ir ātrāka nekā centralizēta apmācība.
Ātruma pieaugums ir atkarīgs no tā, cik labi darba slodze tiek paralēlizēta, un no tīkla savienojuma kvalitātes. Maziem modeļiem komunikācijas izmaksas starp darbiniekiem faktiski var palēnināt izkliedēto apmācību, salīdzinot ar darbību vienā jaudīgā datorā.
Centralizēta apmācība ir novecojusi lielu valodu modeļu laikmetā.
Centralizēta apmācība joprojām ir noklusējuma metode lielākajai daļai mašīnmācīšanās darbu, tostarp precizēšanas, pētniecības un ražošanas modeļiem ar dažiem miljardiem parametru. Lielākā daļa ieviesto mašīnmācīšanās sistēmu joprojām izmanto centralizētas pieejas.
Izplatīta apmācība nozīmē, ka jūsu dati ir automātiski aizsargāti.
Standarta izkliedētā apmācība joprojām apkopo datus koplietojamā infrastruktūrā. Tikai federatīvā mācīšanās, kas ir specifisks izkliedētās apmācības veids, saglabā neapstrādātus datus lokālās ierīcēs, vienlaikus koplietojot modeļa atjauninājumus.
Lai izmantotu vairākus GPU, nepieciešama izkliedēta apmācība.
Viena mašīna ar vairākām grafiskajām procesoru (GPU) var apmācīt modeļus, izmantojot datu paralēlismu, bez patiesas izkliedētas apmācības starp mezgliem. Izkliedētā apmācība konkrēti attiecas uz koordināciju starp atsevišķām mašīnām, kas savienotas tīklā.
Vairāk mašīnu vienmēr nozīmē labāku modeļa kvalitāti.
Modeļa kvalitāte ir atkarīga no datiem, arhitektūras un apmācības metodoloģijas, ne tikai no skaitļošanas apjoma. Apmācības izplatīšana vairākās iekārtās paātrina konverģenci, bet pēc būtības neuzlabo galīgā modeļa precizitāti.
Izvēlieties izkliedētu apmācību, ja strādājat ar lieliem modeļiem, milzīgām datu kopām vai stingrām datu lokalizācijas prasībām, kuras centralizētas iekārtas nevar apstrādāt. Pieturieties pie centralizētas apmācības pētniecības, prototipu veidošanas un ražošanas modeļiem, kas ērti atbilst pieejamajai aparatūrai, kur vienkāršība un zemākas darbības izmaksas ir svarīgākas par neapstrādātu mērogu.
A/B testēšana modeļu apkalpošanā novirza trafiku starp konkurējošām modeļu versijām, lai novērtētu reālo veiktspēju, savukārt viena modeļa ieviešana visiem lietotājiem nosūta vienu modeli. Komandas izvēlas starp tiem, pamatojoties uz riska toleranci, trafika apjomu un statistiskās validācijas nepieciešamību pirms pilnīgas ieviešanas.
A/B testēšana satura izlaidumos ietver variāciju ieviešanu dažādiem auditorijas segmentiem un veiktspējas mērīšanu, savukārt vienreizēji satura izlaidumi vienlaikus nodrošina vienu versiju visiem lietotājiem. Katra pieeja atbilst dažādiem mērķiem, A/B testēšanai dodot priekšroku uz datiem balstītai optimizācijai, bet vienreizējiem izlaidumiem prioritāte ir ātrums un vienkāršība.
Adaptīvā izguve dinamiski pielāgo, kā un kādu informāciju sistēma izgūst, pamatojoties uz vaicājumu, savukārt statiskās izguves cauruļvadi ievēro fiksētus noteikumus neatkarīgi no konteksta. Abas nodrošina modernas mākslīgā intelekta lietojumprogrammas, taču tās ievērojami atšķiras pēc elastības, izmaksām un precizitātes. Izvēle starp tām ir atkarīga no darba slodzes sarežģītības un budžeta.
Šajā detalizētajā salīdzinājumā tiek pētītas adaptīvo intelekta dzinēju arhitektūras atšķirības, darbības ierobežojumi un reālā veiktspēja salīdzinājumā ar fiksētas uzvedības automatizācijas sistēmām. Mēs aplūkojam, kā sistēmas, kas nepārtraukti mācās no jauniem vides datiem, atbilst stingrām, paredzamām, uz noteikumiem balstītām sistēmām.
Aģentu apmācība vidēs ietver mācīšanos, izmantojot reāllaika mijiedarbību ar simulētu vai fizisku vidi, savukārt bezsaistes datu kopu apmācība balstās uz iepriekš apkopotiem datiem bez papildu piekļuves videi. Abas pieejas apmāca mašīnmācīšanās modeļus, taču būtiski atšķiras tas, kā aģenti apkopo pieredzi un uzlabo veiktspēju.
