Evolução dos paradigmas de treinamento de IA: da controlo centralizado à revolução técnica da colaboração descentralizada
Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que consome mais recursos e tem a maior barreira técnica, determinando diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito prático da aplicação. Em comparação com as chamadas leves da fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo em poder computacional em larga escala, processos complexos de tratamento de dados e suporte de algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" da construção de sistemas de IA. Do ponto de vista dos paradigmas de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser divididos em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o treinamento de descentralização que será discutido em detalhe neste artigo.
O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única entidade em um cluster de alto desempenho local, onde todo o processo de treinamento, desde o hardware até o software de base, sistema de agendamento de cluster e todos os componentes do framework de treinamento, é coordenado por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração permite o compartilhamento de memória e a sincronização de gradientes.