Le Saint Graal de Crypto AI : Exploration à la pointe de la formation décentralisée
Dans la chaîne de valeur complète de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape qui consomme le plus de ressources et présente la plus grande barrière technique, déterminant directement le plafond de capacité des modèles et l'effet d'application réel. Par rapport à l'appel léger de la phase d'inférence, le processus d'entraînement nécessite un investissement continu en puissance de calcul à grande échelle, des processus de traitement de données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation intensifs, constituant ainsi le véritable "industrie lourde" de la construction des systèmes d'IA. Du point de vue des paradigmes d'architecture, les méthodes d'entraînement peuvent être divisées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est le sujet principal de cet article.
L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule entité au sein d'un cluster haute performance local, où tout le processus d'entraînement, des matériels, des logiciels de base, du système de planification de cluster, jusqu'à tous les composants du cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de profonde collaboration permet le partage de mémoire, la synchronisation des gradients et la tolérance aux pannes.