Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : de la contrôle centralisé à la révolution technologique de la collaboration décentralisée.
Dans la chaîne de valeur complète de l'IA, l'entraînement des modèles est le maillon le plus consommateur de ressources et le plus exigeant en termes de technologie, déterminant directement la capacité maximale du modèle et son efficacité d'application réelle. Par rapport 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 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 sous-jacents, du système de gestion de cluster, jusqu'au cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de profonde collaboration permet le partage de mémoire et la synchronisation des gradients.