El santo grial de Crypto AI: exploración de vanguardia en el entrenamiento Descentralización
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de su aplicación real. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, un complejo proceso de manejo de datos y un fuerte apoyo de algoritmos de optimización, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva del paradigma arquitectónico, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización, que es el enfoque principal de este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completando todo el proceso de entrenamiento por una única entidad en un clúster de alto rendimiento local, desde el hardware hasta el software de bajo nivel, el sistema de programación del clúster, y todos los componentes del marco de entrenamiento son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite el uso compartido de memoria, la sincronización de gradientes y la tolerancia a fallos.