Nuevo paradigma de entrenamiento de IA: exploración de vanguardia en la Descentralización del entrenamiento
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es el eslabón que más recursos consume y que presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad y el efecto de aplicación del modelo. En comparación con la llamada ligera en la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, flujos de procesamiento de datos complejos y un fuerte apoyo de algoritmos de optimización, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva del paradigma arquitectónico, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización que se discute en este artículo.
La formación centralizada es la forma tradicional más común, realizada por una única institución en un clúster local de alto rendimiento, completando todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de bajo nivel, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, todos coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite la eficiencia en el uso compartido de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos.