Святой Грааль Crypto AI: передовые исследования Децентрализации обучения
В полной цепочке создания стоимости ИИ, обучение моделей является этапом с наибольшими затратами ресурсов и самым высоким техническим порогом, что напрямую определяет пределы возможностей модели и реальные эффекты применения. В отличие от легкой вызова на этапе вывода, процесс обучения требует постоянных масштабных вычислительных затрат, сложных процессов обработки данных и поддержки высокоинтенсивных алгоритмов оптимизации, что является настоящей "тяжелой промышленностью" построения систем ИИ. С точки зрения архитектурных парадигм, способы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализованное обучение, которое обсуждается в данной статье.
Централизованное обучение является наиболее распространенным традиционным способом, при котором единый институт завершает весь процесс обучения на локальном высокопроизводительном кластере, координируя работу всех компонентов, от аппаратного обеспечения, базового программного обеспечения, системы управления кластером до фреймворка обучения с помощью единой системы управления. Эта архитектура глубокой координации позволяет делиться памятью, синхронизировать градиенты и контейнер.