Latihan teragih menyebarkan latihan model merentasi berbilang mesin atau peranti untuk mengendalikan set data yang besar dan model yang besar, manakala latihan berpusat memastikan semuanya berada pada satu sistem. Pilihan antara kedua-duanya bergantung pada skala, infrastruktur dan beban kerja pembelajaran mesin tertentu yang ada.
Pendekatan pembelajaran mesin yang membahagikan beban kerja latihan merentasi berbilang pemproses, mesin atau lokasi geografi untuk mempercepatkan pembangunan model.
Pendekatan pembelajaran mesin tradisional di mana semua data latihan dan pengiraan berlaku pada mesin tunggal atau kluster yang digandingkan rapat.
| Ciri-ciri | Latihan Teragih | Latihan Berpusat |
|---|---|---|
| Infrastruktur | Pelbagai mesin, GPU atau nod berfungsi bersama | Mesin tunggal atau kelompok yang digandingkan rapat |
| Kebolehskalaan | Menskala kepada beribu-ribu peranti dan model bertrilion parameter | Terhad oleh kapasiti perkakasan mesin tunggal |
| Pengendalian Data | Data boleh dikongsi merentasi lokasi atau disimpan setempat kepada pekerja | Semua data mesti berada pada atau boleh diakses oleh satu mesin |
| Komunikasi Atas Talian | Memerlukan penyegerakan kecerunan melalui NCCL, MPI atau gRPC | Tiada komunikasi antara nod diperlukan |
| Toleransi Kerosakan | Boleh pulih daripada kegagalan nod individu dengan pemeriksaan titik semak | Titik kegagalan tunggal jika mesin hos ranap |
| Kerumitan Persediaan | Tinggi — memerlukan alat orkestrasi seperti Kubernetes atau Ray | Rendah — pasang rangka kerja dan jalankan skrip |
| Paling Sesuai Untuk | Model bahasa yang besar, model asas, set data yang besar-besaran | Model kecil hingga sederhana, penyelidikan, prototaip |
| Profil Kos | Kos pendahuluan yang lebih tinggi tetapi prestasi harga yang lebih baik pada skala | Kos permulaan yang lebih rendah, tetapi peningkatan perkakasan menjadi mahal |
Latihan teragih adalah satu-satunya pilihan praktikal apabila model melebihi memori pemecut tunggal. Model asas moden dengan ratusan bilion parameter tidak dapat dimuatkan pada satu GPU, tidak kira berapa banyak VRAM yang dimilikinya. Latihan berpusat berfungsi dengan baik untuk model sehingga beberapa bilion parameter, terutamanya pada perkakasan mewah seperti nod NVIDIA H100 dengan memori 80GB. Apabila anda perlu melampaui had tersebut, pendekatan teragih seperti paralelisme tensor dan paralelisme saluran paip menjadi perlu dan bukannya pilihan.
Latihan berpusat mengandaikan semua data berada di satu tempat, yang memudahkan tadbir urus tetapi mewujudkan risiko privasi apabila maklumat sensitif mesti diagregatkan. Latihan teragih membuka pintu kepada pembelajaran bersekutu, di mana data kekal pada peranti atau pelayan tempatan dan hanya kemas kini model dikongsi. Ini sangat penting dalam penjagaan kesihatan dan kewangan, di mana peraturan seperti HIPAA dan GDPR menyekat pergerakan data. Pertukarannya ialah pendekatan bersekutu memperkenalkan cabaran statistik dan kos komunikasi yang dielakkan sepenuhnya oleh latihan berpusat.
Menjalankan latihan teragih bermaksud berurusan dengan orkestrasi kluster, lebar jalur rangkaian dan protokol penyegerakan. Alat seperti Ray, Kubernetes dan SLURM membantu menguruskan kerumitan ini, tetapi lengkung pembelajarannya agak sukar. Sebaliknya, latihan berpusat selalunya bersamaan dengan menjalankan skrip Python pada stesen kerja atau contoh awan yang disewa. Penyahpepijatan adalah mudah kerana hanya terdapat satu persekitaran untuk diperiksa dan kebolehulangan adalah lebih mudah apabila tiada komunikasi rangkaian yang terlibat.
Latihan teragih boleh mengurangkan masa jam dinding secara mendadak dengan menyelaraskan pengiraan merentasi banyak peranti. Kerja yang akan mengambil masa berminggu-minggu pada satu mesin mungkin selesai dalam beberapa jam pada kelompok 64 GPU, dengan mengandaikan beban kerja selari dengan baik. Walau bagaimanapun, overhed komunikasi antara pekerja boleh menjejaskan keuntungan tersebut, terutamanya dengan sambungan yang lebih perlahan. Latihan berpusat menghapuskan overhed tersebut sepenuhnya, menjadikannya lebih pantas untuk model kecil di mana overhed selari akan melebihi masa pengiraan sebenar.
Latihan teragih memerlukan pelaburan infrastruktur yang besar, sama ada melalui penyedia awan seperti AWS, GCP dan Azure atau kluster GPU di premis. Kos setiap eksperimen adalah tinggi, tetapi kos setiap token atau parameter latihan selalunya menurun secara berskala. Latihan berpusat lebih murah untuk dimulakan dan sesuai untuk eksperimen, tetapi mencapai had perkakasan bermakna membeli mesin yang semakin mahal daripada menambah nod komoditi. Bagi organisasi yang melatih banyak model, persediaan teragih menawarkan ekonomi skala yang lebih baik.
Apabila satu mesin gagal semasa latihan berpusat, keseluruhan kerja berhenti dan mesti dimulakan semula dari pusat pemeriksaan terakhir. Sistem teragih boleh bertolak ansur dengan kegagalan nod individu dengan menugaskan semula kerja, walaupun ini memerlukan pusat pemeriksaan yang teliti dan logik pemulihan kerja. Rangka kerja seperti PyTorch DDP dan MirroredStrategy TensorFlow mengendalikan sebahagian daripadanya secara automatik, tetapi jurutera masih perlu mereka bentuk untuk kegagalan. Kesederhanaan latihan berpusat juga merupakan kelebihan kebolehpercayaannya: lebih sedikit bahagian yang bergerak bermakna lebih sedikit perkara yang boleh rosak.
Latihan teragih sentiasa lebih pantas daripada latihan berpusat.
Peningkatan kelajuan bergantung pada sejauh mana beban kerja selari dan kualiti sambungan rangkaian. Bagi model kecil, overhed komunikasi antara pekerja sebenarnya boleh menjadikan latihan teragih lebih perlahan daripada dijalankan pada satu mesin berkuasa.
Latihan berpusat sudah ketinggalan zaman dalam era model bahasa yang besar.
Latihan berpusat kekal sebagai lalai untuk kebanyakan kerja ML, termasuk penalaan halus, penyelidikan dan model pengeluaran di bawah beberapa bilion parameter. Sebahagian besar sistem pembelajaran mesin yang digunakan masih menggunakan pendekatan berpusat.
Latihan teragih bermakna data anda selamat secara automatik.
Latihan teragih standard masih mengagregatkan data pada infrastruktur kongsi. Hanya pembelajaran bersekutu, satu bentuk latihan teragih tertentu, menyimpan data mentah pada peranti setempat sambil berkongsi kemas kini model.
Anda memerlukan latihan teragih untuk menggunakan berbilang GPU.
Sebuah mesin tunggal dengan berbilang GPU boleh melatih model menggunakan paralelisme data tanpa latihan teragih sebenar merentasi nod. Latihan teragih secara khusus merujuk kepada koordinasi merentasi mesin berasingan yang disambungkan oleh rangkaian.
Lebih banyak mesin sentiasa bermaksud kualiti model yang lebih baik.
Kualiti model bergantung pada data, seni bina dan metodologi latihan, bukan sekadar skala pengiraan. Mengagihkan latihan merentasi lebih banyak mesin mempercepatkan penumpuan tetapi tidak semestinya meningkatkan ketepatan model akhir.
Pilih latihan teragih apabila anda bekerja dengan model besar, set data yang besar atau keperluan lokaliti data yang ketat yang tidak dapat dikendalikan oleh persediaan berpusat. Kekalkan latihan berpusat untuk penyelidikan, prototaip dan model pengeluaran yang sesuai dengan selesa pada perkakasan yang tersedia, di mana kesederhanaan dan overhed operasi yang lebih rendah lebih penting daripada skala mentah.
Adaptasi bahasa dalam AI memberi tumpuan kepada pengajaran model untuk mengendalikan bahasa tertentu melalui penalaan halus dan pembelajaran pemindahan, manakala sistem AI agnostik bahasa bertujuan untuk memproses sebarang bahasa tanpa latihan khusus bahasa. Kedua-dua pendekatan menangani cabaran berbilang bahasa tetapi berbeza secara asasnya dalam seni bina, data latihan dan penggunaan dunia sebenar.
Perbandingan ini menganalisis pilihan strategik dalam pembelajaran mesin antara Adaptasi Domain, yang memindahkan pengetahuan daripada persekitaran sumber berlabel kepada persekitaran sasaran yang berbeza, dan Latihan Dalam Domain, yang membina model sepenuhnya pada data yang dituai daripada tetapan penggunaan sasaran yang tepat.
Pengagregatan keutamaan menggabungkan pelbagai keutamaan individu ke dalam keputusan kolektif, manakala pemodelan ramalan individu meramalkan tingkah laku peribadi menggunakan pembelajaran mesin pada data pengguna tunggal. Kedua-duanya mempunyai tujuan yang berbeza dalam sistem AI, daripada enjin cadangan kepada platform pengundian demokratik.
Pecahan seni bina ini menganalisis paradigma berbeza bagi sistem kecerdasan buatan berpandukan matlamat dan berpandukan input. Walaupun seni bina berpandukan input cemerlang dalam pemprosesan reaktif dan pengecaman corak serta-merta, sistem berpandukan matlamat mempunyai rangka kerja kognitif lanjutan yang diperlukan untuk penaakulan berbilang langkah, perancangan adaptif dan penyelesaian masalah autonomi.
Perbandingan ini menerangkan perbezaan utama antara kecerdasan buatan dan automasi, dengan memberi tumpuan kepada cara ia berfungsi, masalah yang diselesaikannya, kebolehsuaiannya, kerumitan, kos, dan kes penggunaan perniagaan dalam dunia sebenar.
