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Punti di controllo nei carichi di lavoro di IA: un articolo speciale per un'IA affidabile.

Le unità disco supportano l'affidabilità dell'IA perché mantengono le pietre miliari dell'addestramento trasparenti e tracciabili.

Sommario

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L'intelligenza artificiale (IA) si è evoluta rapidamente al punto da svolgere un ruolo fondamentale in numerosi settori, dall'assistenza sanitaria alla finanza e oltre. Alla base del successo dell'IA c'è la capacità di elaborare enormi set di dati in modo da produrre risultati affidabili.

È un dato di fatto che le aziende vincenti vogliano utilizzare l'IA o la utilizzino già. Non si limitano a implementare l'IA, ma cercano modelli, processi e risultati di IA affidabili. Hanno bisogno di un'intelligenza artificiale di cui potersi fidare.

Un processo critico che consente lo sviluppo di modelli di IA è la creazione di punti di controllo. Questo articolo spiega cos'è un punto di controllo, come si integra nei carichi di lavoro di IA e perché è essenziale per la creazione di un'IA affidabile ossia di flussi di lavoro dei dati di IA che utilizzano input affidabili e generano analisi affidabili.

Che cos'è il punto di controllo?

Il punto di controllo è il processo di salvataggio dello stato di un modello di IA a intervalli brevi e specifici durante l'addestramento. I modelli di IA vengono addestrati su set di dati di grandi dimensioni attraverso processi iterativi che possono richiedere da minuti a mesi. La durata dell'addestramento di un modello dipende dalla complessità del modello, dalle dimensioni del set di dati e dalla potenza di elaborazione disponibile. Durante questo periodo, i modelli vengono alimentati con i dati, i parametri vengono regolati e il sistema impara come prevedere i risultati in base alle informazioni che elabora.

I punti di controllo si comportano come istantanee dello stato corrente del modello (i dati, i parametri e le impostazioni) in molti punti durante l'addestramento. Salvate sui dispositivi di memorizzazione ogni minuto o pochi minuti, le istantanee consentono agli sviluppatori di conservare una registrazione dell'avanzamento del modello ed evitare di perdere del lavoro prezioso a causa di interruzioni impreviste.

Vantaggi principali dei punti di controllo.

  1. Protezione dell'alimentazione. Uno dei vantaggi più immediati e pratici del punto di controllo è la protezione dei processi di addestramento da guasti del sistema, interruzioni di corrente o arresti anomali. Se un modello di IA è in esecuzione da giorni e il sistema si guasta, ricominciare da zero sarebbe un'enorme perdita di tempo e risorse. I punti di controllo assicurano che il modello possa riprendere dall'ultimo stato salvato, eliminando la necessità di ripetere l'addestramento dall'inizio. Ciò è particolarmente utile per i modelli di IA che possono richiedere settimane o addirittura mesi per completare l'addestramento.
  2. Miglioramento e ottimizzazione del modello. I punti di controllo non solo proteggono in caso di guasti, ma favoriscono anche la messa a punto e l'ottimizzazione. Gli sviluppatori di IA spesso sperimentano vari parametri, set di dati e configurazioni per migliorare la precisione e l'efficienza del modello. Salvando i punti di controllo durante il processo di addestramento, gli sviluppatori possono analizzare gli stati precedenti, tenere traccia dell'avanzamento del modello e regolare i parametri per portare l'addestramento in una direzione diversa. Possono inoltre modificare le impostazioni delle GPU, alterare i dati immessi o modificare l'architettura del modello. I punti di controllo consentono di confrontare le diverse esecuzioni e identificare i punti in cui le modifiche migliorano o riducono le prestazioni. Di conseguenza, gli sviluppatori possono ottimizzare l'addestramento per l'IA e creare modelli più efficaci.
  3. Conformità legale e protezione della proprietà intellettuale. Man mano che le normative sull'IA si evolvono a livello globale, le organizzazioni devono sempre più tenere traccia di come i modelli di IA vengono addestrati per garantire la conformità al quadro giuridico e la protezione della proprietà intellettuale. Il punto di controllo consente alle aziende di dimostrare la conformità fornendo una registrazione trasparente dei dati e delle metodologie utilizzate per addestrare i loro modelli. In questo modo è possibile proteggersi da eventuali problemi legali e garantire che il processo di formazione possa essere verificato, in caso di necessità. Inoltre, il salvataggio dei dati del punto di controllo protegge gli indirizzi IP coinvolti nell'addestramento dei modelli, come i set di dati o gli algoritmi proprietari.
  4. Creazione di fiducia e garanzia di trasparenza. L'importanza della trasparenza nei sistemi di IA non può essere sopravvalutata, soprattutto perché l'IA continua a essere integrata nei processi decisionali in settori come quello sanitario, finanziario e dei veicoli autonomi. Una delle chiavi per realizzare un'IA affidabile è garantire che le decisioni prese dal modello possano essere spiegate e ricondotte a input di dati e a fasi di elaborazione specifici. La creazione di punti di controllo contribuisce a questa trasparenza fornendo una registrazione dello stato del modello in ogni fase dell'addestramento. Questi stati salvati consentono agli sviluppatori e alle parti interessate di tracciare l'avanzamento del modello, verificare che i risultati siano coerenti con i dati su cui è stato formato e garantire che ci sia responsabilità nel modo in cui vengono prese le decisioni.

Man mano che le applicazioni IA si espandono oltre i data center tradizionali, richiedono sempre più capacità e prestazioni elevate. Sia nel cloud che in sede, i flussi di lavoro di IA si basano su soluzioni di memorizzazione che offrono sia un'enorme capacità che prestazioni elevate, entrambe caratteristiche fondamentali per supportare il punto di controllo.  

Nei data center con IA, i processori come GPU, CPU e TPU, insieme alla memoria a prestazioni elevate e alle unità SSD, consentono di addestrare potenti motori di elaborazione. Queste configurazioni consentono di gestire i pesanti carichi di dati associati all'addestramento e offrono l'accesso rapido necessario per salvare i punti di controllo in tempo reale man mano che i modelli progrediscono.

Mentre i dati scorrono attraverso questi sistemi, i punti di controllo e altre informazioni critiche vengono mantenuti in cluster di memorizzazione di rete o archivi basati su oggetti. Realizzati principalmente su unità disco con capacità di massa, questi cluster garantiscono la conservazione dei punti di controllo per lunghi periodi, supportando le esigenze di scalabilità e conformità. Questa infrastruttura di memorizzazione a più livelli consente ai punti di controllo di funzionare in modo efficiente, bilanciando l'accesso rapido con la conservazione dei dati a lungo termine.

Come funziona il punto di controllo in pratica.

Il punto di controllo viene in genere applicato a intervalli regolari, che vanno da ogni minuto a pochi minuti, a seconda della complessità e delle esigenze del processo di addestramento.  

Una pratica comune è scrivere i punti di controllo ogni circa un minuto su unità SSD, che offrono prestazioni di scrittura ad alta velocità e consentono un rapido accesso ai dati durante l'addestramento attivo. Poiché le unità SSD non sono convenienti per la memorizzazione a lungo termine con capacità di massa, i nuovi punti di controllo sovrascrivono quelli precedenti per gestire lo spazio.

I processi di addestramento dell'IA spesso generano enormi quantità di dati per lunghi periodi, quindi la memorizzazione con capacità di massa è essenziale. Ogni cinque minuti circa, gli sviluppatori IA salvano i punti di controllo su unità disco, che svolgono un ruolo fondamentale nel garantire che grandi volumi di dati dei punti di controllo vengano conservati nel tempo. Con un costo per TB superiore a 6:1 in media rispetto alle unità SSD, le unità disco offrono la soluzione più scalabile ed economica e sono l'unica opzione pratica per la conservazione dei dati su larga scala richiesta per garantire l'affidabilità dell'IA.

Inoltre, a differenza delle unità SSD, che si degradano con frequenti cicli di scrittura a causa dell'usura delle celle di memoria Flash, le unità disco utilizzano sistemi di memorizzazione magnetici in grado di tollerare un uso continuativo senza perdita di integrità. Questa durata consente alle unità disco di mantenere l'affidabilità dei dati a lungo termine e alle organizzazioni di mantenere i punti di controllo a tempo indeterminato e di rivedere e analizzare le sessioni di addestramento precedenti molto tempo dopo la distribuzione del modello, supportando esigenze significative dell'IA come lo sviluppo e la conformità.

Il ciclo infinito dei dati di IA e il suo ruolo nei flussi di lavoro di IA.

Lo sviluppo dell'IA può essere inteso come un processo ciclico spesso indicato come il ciclo infinito dell'IA, che enfatizza l'interazione continua tra le varie fasi di approvvigionamento dei dati, addestramento dei modelli, creazione di contenuti, memorizzazione dei contenuti, conservazione e riutilizzo dei dati. Questo ciclo garantisce che i sistemi di IA migliorino in modo iterativo nel tempo. In questo ciclo, i dati alimentano i modelli di IA e i risultati di una fase diventano input per le fasi successive, portando a un perfezionamento continuo e iterativo dei modelli.

Il processo inizia con dati di origine, dove i set di dati grezzi vengono raccolti e preparati per l'addestramento. Una volta estratti, i dati vengono utilizzati per addestrare i modelli ed è qui che entra in gioco il punto di controllo. Come descritto in precedenza, il punto di controllo funge da salvaguardia durante l'addestramento del modello, garantendo che gli sviluppatori di IA possano salvare i progressi, evitare di perdere il lavoro a causa di interruzioni e ottimizzare lo sviluppo del modello. Completato l'addestramento, i modelli vengono utilizzati per creare contenuto, ad esempio eseguendo attività di inferenza come la generazione di immagini o l'analisi dei testi. Questi output vengono quindi memorizzati per l'uso futuro, la conformità e la garanzia di qualità, prima che i dati vengano conservati e riutilizzati per alimentare la prossima iterazione del modello di IA.

In questo ciclo infinito, il punto di controllo è un elemento essenziale, in particolare all'interno della fase di addestramento del modello. Memorizzando gli stati del modello e preservando i dati durante tutto il ciclo, i sistemi di IA possono diventare più affidabili, trasparenti e attendibili a ogni ciclo.

Perché le unità disco sono essenziali per i punti di controllo dell'IA.

Le esigenze di memorizzazione dei sistemi di IA sono immense e, man mano che i modelli diventano più grandi e più complessi, cresce la necessità di una memorizzazione scalabile ed economica. Le unità disco, in particolare nelle architetture di data center, fungono da spina dorsale dei sistemi di memorizzazione dei punti di controllo di IA per diversi motivi:

  • Scalabilità. I modelli di IA possono generare petabyte di dati e, grazie ai rivoluzionari progressi in termini di densità d'area, le unità disco offrono la capacità necessaria per memorizzare i punti di controllo dei processi di addestramento su larga scala a lungo termine.
  • Efficienza di costo. Rispetto alle unità SSD, le unità disco offrono un costo per terabyte molto più basso (con un rapporto di 6:1), il che le rende una soluzione più praticabile per la memorizzazione di enormi set di dati e punti di controllo senza incorrere in costi proibitivi.
  • Efficienza energetica e sostenibilità. Le unità disco consumano 4 volte meno energia per terabyte in condizioni operative rispetto alle unità SSD, con conseguenti risparmi energetici significativi. Inoltre, vantano una riduzione delle emissioni di CO2 per terabyte di 10 volte e sono quindi un'opzione più sostenibile per la memorizzazione di punti di controllo di IA su larga scala nei data center.
  • Longevità. Le unità disco sono progettate per la conservazione dei dati a lungo termine, garantendo che i dati dei punti di controllo rimangano accessibili per tutto il tempo necessario. Ciò è fondamentale per garantire che i modelli di IA possano essere rivisti, verificati e migliorati nel tempo.

Come notato in precedenza, in alcuni carichi di lavoro di IA, i punti di controllo vengono scritti ogni minuto sulle unità SSD, ma solo ogni quinto punto di controllo vengono inviati alle unità disco per la conservazione a lungo termine. Questo approccio ibrido ottimizza sia la velocità che l'efficienza di memorizzazione. Le unità SSD gestiscono le esigenze di prestazioni immediate, mentre le unità disco conservano i dati necessari per garantire conformità, trasparenza e analisi a lungo termine.

Il ruolo dei punti di controllo in un'IA affidabile.

Nel più ampio contesto dello sviluppo dell'IA, il ruolo dei punti di controllo è fondamentale per garantire che i risultati dell'IA siano legittimi. Per "IA affidabile" si intende la capacità di realizzare sistemi non solo accurati ed efficienti, ma anche trasparenti, responsabili e spiegabili. I modelli di IA devono essere affidabili e in grado di giustificare i loro risultati.

In definitiva, i punti di controllo forniscono il meccanismo attraverso il quale gli sviluppatori di IA possono "mostrare il loro lavoro". Salvando lo stato del modello in più punti durante il processo di addestramento, i punti di controllo tengono traccia di come sono state prese le decisioni, verificano l'integrità dei dati e dei parametri del modello e identificano eventuali potenziali problemi o inefficienze che si devono correggere.

Inoltre, i punti di controllo contribuiscono a creare fiducia, garantendo che i sistemi di IA possano essere controllati. I quadri giuridici, attuali e futuri, richiedono che i sistemi di IA siano spiegabili e che i loro processi decisionali siano tracciabili. I punti di controllo consentono alle organizzazioni di soddisfare queste esigenze conservando registrazioni dettagliate del processo di addestramento del modello, delle origini dei dati e dei percorsi di sviluppo.

Il punto di controllo è uno strumento essenziale nei carichi di lavoro di IA e svolge un ruolo fondamentale nella protezione dei processi di addestramento, nell'ottimizzazione dei modelli e per la garanzia di trasparenza e affidabilità. Poiché l'IA continua a progredire e influenza il processo decisionale in tutti i settori, la necessità di soluzioni di memorizzazione scalabili e convenienti non è mai stata così impellente. Le unità disco sono fondamentali per supportare i processi di creazione dei punti di controllo, poiché consentono alle organizzazioni di memorizzare, accedere e analizzare le enormi quantità di dati generati durante l'addestramento dei modelli di IA.

Sfruttando i punti di controllo, gli sviluppatori IA possono creare modelli non solo efficienti ma anche affidabili.