AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkezi kontrol sistemlerinden Merkeziyetsizlik işbirliği teknolojik devrimine
AI'nin tüm değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engel olan aşamadır, doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasının hafif çağrısına kıyasla, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunlukta optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir, AI sistemlerinin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmasını göz önünde bulundurduğumuzda, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalenin ana odak noktası olan Merkeziyetsizlik eğitim.
Merkeziyetsizlik eğitim, tek bir kuruluşun yerel yüksek performanslı küme içinde tüm eğitim süreçlerini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir; donanım ( gibi NVIDIA GPU ), alt yazılım ( CUDA, cuDNN ), küme planlama sistemi ( gibi Kubernetes ), eğitim çerçeveleri ( gibi.