Le Saint Graal de l'IA Crypto : exploration de pointe de la formation décentralisée
Dans la chaîne de valeur complète de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape la plus consommatrice de ressources et la plus exigeante en termes de technologie, déterminant directement la limite supérieure des capacités des modèles et l'efficacité des applications réelles. Comparé 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 le véritable "secteur lourd" de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue paradigmatique, les méthodes d'entraînement peuvent être divisées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est le principal sujet de cet article.
L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule institution au sein d'un cluster haute performance local, où l'ensemble du processus d'entraînement, des composants matériels, des logiciels sous-jacents, du système de gestion de cluster, jusqu'au cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de coopération profonde permet le partage de mémoire, la synchronisation des gradients et la tolérance aux pannes.