O Santo Graal da Crypto AI: Exploração de vanguarda do treinamento descentralizado
Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que consome mais recursos e exige o maior nível técnico, decidindo diretamente o limite de capacidade do modelo e os efeitos práticos da aplicação. Em comparação com a chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo em capacidade computacional em larga escala, processos complexos de tratamento de dados e suporte a algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" na construção de sistemas de IA. Do ponto de vista da arquitetura, os métodos de treinamento podem ser divididos em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o treinamento de descentralização, que é o foco deste artigo.
O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única entidade em um cluster local de alto desempenho, completando todo o processo de treinamento, desde hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, todos coordenados por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração permite o compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e tolerância a falhas.