Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : de la contrôle centralisé à la révolution technologique de la collaboration décentralisée
Dans l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape la plus consommatrice en ressources et avec le seuil technologique le plus élevé, déterminant directement la limite de capacité des modèles et l'efficacité des applications réelles. Par rapport à l'appel léger de la phase d'inférence, le processus d'entraînement nécessite un investissement massif en puissance de calcul, des processus de traitement des données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation de haute intensité, constituant ainsi le véritable "secteur lourd" de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue des paradigmes d'architecture, les méthodes d'entraînement peuvent être classées 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 l'ensemble du processus d'entraînement, des composants matériels, des logiciels de base, du système de gestion de clusters, jusqu'au cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de coopération profonde permet le partage de mémoire et la synchronisation des gradients.