Священный Грааль Crypto AI: передовые исследования децентрализованного обучения
В полной цепочке создания стоимости ИИ моделирование является этапом, который требует наибольших ресурсов и имеет самые высокие технические барьеры, что непосредственно определяет пределы возможностей модели и ее реальную эффективность. По сравнению с легковесными вызовами на этапе вывода, процесс обучения требует постоянного масштабного вычислительного ресурса, сложных процессов обработки данных и поддержки интенсивных оптимизационных алгоритмов, что делает его настоящей "тяжелой промышленностью" в построении ИИ-систем. С точки зрения архитектурных парадигм, способы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализация, которая будет обсуждаться в данной статье.
Централизованное обучение — это самый распространенный традиционный способ, выполняемый единственной организацией в локальном высокопроизводительном кластере, который завершает весь процесс обучения, от аппаратного обеспечения, базового программного обеспечения, системы управления кластером до всех компонентов обучающего фреймворка, которые координируются единой контрольной системой. Эта архитектура глубокой кооперации позволяет осуществлять совместное использование памяти, синхронизацию градиентов и контейнер.