Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : d'un contrôle centralisé à une révolution technologique de collaboration décentralisée.
Dans l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape qui consomme le plus de ressources et présente le plus haut seuil technique, déterminant directement le plafond des capacités des modèles et l'effet réel des applications. 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 intensifs, constituant le véritable "secteur lourd" de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue architectural, les méthodes d'entraînement peuvent être classées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est le focus 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 de base, du système de gestion de cluster, jusqu'au cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de collaboration profonde permet le partage de la mémoire, la synchronisation des gradients.