Blog

Punkty kontrolne w zakresie obciążeń roboczych wykorzystujących sztuczną inteligencję: wprowadzenie do sprawdzonej sztucznej inteligencji.

Dyski twarde wspierają niezawodność AI, zachowując przejrzyste i identyfikowalne etapy trenowania.

Spis treści

Blog-Article_Checkpointing-in-AI-Workloads-A-Primer-for-Trustworthy-AI_Hero-Image.jpg Blog-Article_Checkpointing-in-AI-Workloads-A-Primer-for-Trustworthy-AI_Hero-Image.jpg Blog-Article_Checkpointing-in-AI-Workloads-A-Primer-for-Trustworthy-AI_Hero-Image.jpg

Sztuczna inteligencja (AI) szybko ewoluowała do punktu, w którym odgrywa integralną rolę w wielu sektorach, od opieki zdrowotnej po finanse i inne zastosowania. Istotą sukcesu sztucznej inteligencji jest możliwość przetwarzania ogromnych zbiorów danych w sposób, który zapewnia wiarygodne wyniki.

Nie ulega wątpliwości, że skuteczne firmy chcą korzystać ze sztucznej inteligencji lub już ją wykorzystują. Nie skupiają się jednak tylko na wdrażaniu sztucznej inteligencji – poszukują godnych zaufania modeli, procesów i wyników z nią związanych. Potrzebują sztucznej inteligencji, której mogą zaufać.

Jednym z kluczowych procesów, który umożliwia rozwój modeli AI, jest tworzenie punktów kontrolnych. Ten dokument wprowadzający wyjaśnia, czym jest tworzenie punktów kontrolnych, w jaki sposób wpisuje się w obciążenia robocze związane z AI i dlaczego jest to niezbędne do tworzenia godnej zaufania sztucznej inteligencji – czyli przepływów pracy związanych z danymi AI, które korzystają z niezawodnych danych wejściowych i generują wiarygodne informacje.

Czym jest tworzenie punktów kontrolnych?

Tworzenie punktów kontrolnych to proces zapisywania stanu modelu AI w określonych, krótkich odstępach czasu podczas jego trenowania. Modele AI są trenowane na dużych zbiorach danych w iteracyjnych procesach, które mogą trwać od kilku minut do miesięcy. Czas trwania trenowania modelu zależy od złożoności modelu, rozmiaru zestawu danych oraz dostępnej mocy obliczeniowej. W tym czasie modele są zasilane danymi, parametry są dostosowywane, a system uczy się, jak przewidywać wyniki na podstawie przetwarzanych informacji.

Punkty kontrolne działają jak migawki obecnego stanu modelu – jego danych, parametrów i ustawień – w wielu punktach podczas trenowania. Zapisywane na urządzeniach pamięci masowej migawki co minutę lub kilka minut pozwalają programistom zachować rejestr postępów modelu i uniknąć utraty cennej pracy z powodu nieoczekiwanych zakłóceń.

Najważniejsze zalety tworzenia punktów kontrolnych.

  1. Ochrona przed utratą zasilania. Jedną z najbardziej bezpośrednich i praktycznych korzyści z tworzenia punktów kontrolnych jest zabezpieczenie zadań trenowania przed awariami systemu, przerwami w dostawie prądu lub błędami. Jeśli model AI działa przez wiele dni i system doświadcza awarii, zaczynanie od zera byłoby ogromną stratą czasu i zasobów. Punkty kontrolne umożliwiają wznowienie modelu od ostatniego zapisanego stanu, eliminując potrzebę powtarzania trenowania od początku. Jest to szczególnie cenne w przypadku modeli wykorzystujących sztuczną inteligencję, których trenowanie może zająć tygodnie lub nawet miesiące.
  2. Poprawa i optymalizacja modelu.  Tworzenie punktów kontrolnych nie tylko chroni przed awariami, lecz także umożliwia precyzyjne dostosowanie i optymalizację. Deweloperzy wykorzystujący sztuczną inteligencję często eksperymentują z różnymi parametrami, zestawami danych i konfiguracjami, aby poprawić dokładność i wydajność modelu. Zapisując punkty kontrolne w trakcie procesu trenowania, deweloperzy mogą analizować stany z przeszłości, śledzić progresję modelu i dostosowywać parametry, aby skierować trenowanie w innym kierunku. Mogą poprawić ustawienia procesorów graficznych (GPU), zmieniać wprowadzane dane lub wprowadzać zmiany w architekturze modelu. Punkty kontrolne umożliwiają porównywanie różnych przebiegów i identyfikację miejsc, w których zmiany poprawiają lub obniżają wydajność. W efekcie deweloperzy mogą optymalizować trenowanie sztucznej inteligencji i tworzyć bardziej zaawansowane modele.
  3. Zgodność z przepisami prawa i ochrona własności intelektualnej. Wraz z globalną ewolucją przepisów dotyczących sztucznej inteligencji organizacje są coraz częściej zobowiązane do prowadzenia rejestrów dotyczących sposobu trenowania modeli AI pod kątem zgodności z prawem i gwarantowania ochrony własności intelektualnej. Wyznaczanie punktów kontrolnych pozwala firmom wykazać zgodność poprzez dostarczanie przejrzystego zapisu danych i metodologii użytych do trenowania modeli. Pomaga to zabezpieczyć się przed wyzwaniami prawnymi i zapewnia możliwość kontroli procesu trenowania, jeśli zajdzie taka potrzeba. Ponadto zapisywanie danych z punktów kontrolnych chroni własność intelektualną zaangażowaną w trenowanie modelu, taką jak własne zestawy danych lub algorytmy.
  4. Budowanie zaufania i zapewnianie przejrzystości. Znaczenie przejrzystości w systemach AI jest nie do przecenienia, zwłaszcza że sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w procesach podejmowania decyzji w takich branżach jak służba zdrowia, finanse i autonomiczne pojazdy. Jednym z kluczy do budowy niezawodnej sztucznej inteligencji jest zadbanie o to, aby decyzje podejmowane w ramach modelu mogły być wyjaśnione i prześledzone do poziomu określonych danych wejściowych i etapów przetwarzania. Tworzenie punktów kontrolnych zapewnia tę przejrzystość, pozwalając na zapis stanu modelu na każdym etapie trenowania. Te zapisane stany pozwalają deweloperom i interesariuszom śledzić progresję modelu, weryfikować, czy uzyskane wyniki są spójne z danymi, na podstawie których prowadzono trenowanie, oraz gwarantować odpowiedzialność w sposobie podejmowania decyzji.

W miarę jak zastosowania sztucznej inteligencji wykraczają poza tradycyjne centra danych, coraz częściej wymagana jest zarówno duża pojemność, jak i wysoka wydajność. W chmurze oraz na miejscu przepływy pracy wykorzystujące sztuczną inteligencję opierają się na rozwiązaniach pamięci masowej, które zapewniają zarówno ogromną pojemność, jak i wysoką wydajność, co ma kluczowe znaczenie we wspieraniu obsługi punktów kontrolnych.  

W centrach danych wykorzystujących sztuczną inteligencję procesory, takie jak procesory graficzne, procesory CPU i procesory TPU, są ściśle powiązane z wydajną pamięcią i dyskami półprzewodnikowymi (SSD), tworząc zaawansowane silniki obliczeniowe. Te konfiguracje pozwalają zarządzać dużymi obciążeniami danych w procesie trenowania i oferują szybki dostęp potrzebny do zapisywania punktów kontrolnych w czasie rzeczywistym w miarę postępu modeli.

W miarę przepływu danych przez te systemy punkty kontrolne i inne informacje o znaczeniu krytycznym są zachowywane w klastrach sieciowych pamięci masowych lub magazynach obiektów. Klastry te, tworzone głównie na bazie pojemnych dysków twardych, zapewniają możliwość zachowania punktów kontrolnych przez długi czas, zaspokajając potrzeby w zakresie skalowalności i zgodności z przepisami. Ta warstwowa infrastruktura pamięci masowej umożliwia efektywną pracę punktów kontrolnych, pozwalając uzyskać równowagę pomiędzy szybkim dostępem i długoterminowym przechowywaniem danych.  

Jak punkty kontrolne działają w praktyce.

Tworzenie punktów kontrolnych odbywa się zazwyczaj w regularnych odstępach czasu – począwszy od realizacji co minutę, aż po realizację co kilka minut, w zależności od złożoności i potrzeb związanych z trenowaniem.  

Powszechną praktyką jest zapis punktów kontrolnych mniej więcej co minutę na dyskach SSD, które oferują wysoką wydajność zapisu, umożliwiając natychmiastowy dostęp do danych podczas aktywnego szkolenia. Ponieważ dyski SSD nie są oszczędne w przypadku długoterminowej pamięci masowej, nowe punkty kontrolne zastępują poprzednie, umożliwiając zarządzanie przestrzenią.  

Ponieważ zadania treningowe związane ze sztuczną inteligencją często generują ogromne ilości danych przez dłuższy czas, pamięć masowa ma zasadnicze znaczenie. Przykładowo, mniej więcej co pięć minut deweloperzy AI zapisują punkty kontrolne na dyskach twardych, które odgrywają kluczową rolę w zachowywaniu dużych woluminów danych z punktów kontrolnych w określonym czasie. Dyski twarde, przy współczynniku kosztu na TB wynoszącym średnio ponad 6:1 w porównaniu z dyskami SSD, zapewniają najbardziej skalowalne i oszczędne rozwiązanie oraz są jedyną praktyczną opcją dla wielkoskalowego przechowywania danych, które jest wymagane do uzyskania godnej zaufania sztucznej inteligencji.  

Ponadto, w przeciwieństwie do dysków SSD, które ulegają degradacji wraz z częstymi cyklami zapisu z powodu zużycia komórek pamięci flash, dyski twarde wykorzystują magnetyczną pamięć masową, która jest w stanie wytrzymać ciągłe użytkowanie bez utraty integralności. Ta trwałość pozwala dyskom twardym zapewniać niezawodność danych w długiej perspektywie, pozwalając organizacjom zachować punkty kontrolne w nieskończoność oraz ponownie przeglądać i analizować przeszłe cykle szkoleniowe jeszcze długo po wdrożeniu modelu, dzięki czemu wspiera rozwój i potrzeby w zakresie zgodności z przepisami.  

Nieskończona pętla danych AI i jej rola w przepływach pracy związanych z AI.

Rozwój AI może być rozumiany jako cykliczny proces, często określany jako nieskończona pętla AI, który kładzie nacisk na stałą interakcję pomiędzy różnymi etapami pozyskiwania danych, trenowaniem modeli, tworzeniem treści, przechowywaniem treści, zachowaniem danych i ich ponownym wykorzystaniem. Cykl ten zapewnia stałą poprawę jakości systemów AI w miarę upływu czasu. W tej pętli dane zasilają modele AI, a dane wyjściowe jednego etapu stają się danymi wejściowymi do kolejnych etapów, prowadząc do ciągłego, iteracyjnego udoskonalania modeli.  

Proces rozpoczyna się od danych źródłowych, gdy nieprzetworzone zestawy danych są gromadzone i przygotowywane do trenowania. Pozyskane dane są używane do trenowania modeli, a wtedy do gry wkraczają punkty kontrolne. Jak opisano wcześniej, tworzenie punktów kontrolnych służy jako zabezpieczenie podczas trenowania modelu, dając deweloperom wykorzystującym sztuczną inteligencję możliwość zapisywania postępów, unikania utraty pracy z powodu przerw i optymalizację rozwoju modelu. Po przeprowadzeniu trenowania modele są używane do tworzenia treści, np. przeprowadzania zadań związanych z wnioskowaniem, takich jak generowanie obrazów lub analizowanie tekstu. Te dane wyjściowe są następnie przechowywane do wykorzystania w przyszłości, co pozwala zapewnić zgodność z przepisami oraz jakość, zanim zostaną ostatecznie zachowane i ponownie wykorzystane, aby wesprzeć kolejną iterację modelu AI.  

W tej nieskończonej pętli wyznaczanie punktów kontrolnych jest istotnym elementem, zwłaszcza w fazie trenowania modelu. Systemy AI, przechowując stany modeli i zachowując dane w całej pętli, mogą z każdym cyklem stawać się bardziej niezawodne, przejrzyste i godne zaufania.

Dlaczego dyski twarde są niezbędne do wyznaczania punktów kontrolnych przez sztuczną inteligencję?

Wymagania systemów AI w zakresie pamięci masowej są ogromne, a w miarę jak modele stają się większe i bardziej złożone, rośnie zapotrzebowanie na skalowalną i wydajną pod względem kosztów pamięć masową. Dyski twarde, zwłaszcza w przypadku architektur centrum danych, służą jako podstawa pamięci masowej w punktach kontrolnych AI z kilku powodów:  

  • Skalowalność. Modele AI mogą generować petabajty danych, a dzięki przełomowym osiągnięciom w zakresie gęstości zapisu dyski twarde oferują pojemność niezbędną do przechowywania przez długi czas punktów kontrolnych z tych zadań związanych z trenowaniem na dużą skalę.  
  • Efektywność kosztowa. W porównaniu z dyskami SSD dyski twarde zapewniają znacznie niższy koszt w przeliczeniu na terabajt (przy współczynniku 6:1), dzięki czemu są bardziej opłacalnym rozwiązaniem do przechowywania ogromnych zestawów danych i punktów kontrolnych bez ponoszenia nadmiernych kosztów.  
  • Energooszczędność i zrównoważony rozwój. Dyski twarde zużywają 4 razy mniej energii operacyjnej na terabajt w porównaniu z dyskami SSD, co pozwala na znaczne oszczędności energii. Dodatkowo charakteryzują się 10 razy niższym poziomem wbudowanej emisji dwutlenku węgla na terabajt, co sprawia, że są one bardziej zrównoważonym rozwiązaniem dla dużych punktów kontrolnych AI w centrach danych.  
  • Trwałość. Dyski twarde są przeznaczone do długoterminowego przechowywania danych, dzięki czemu dane w punktach kontrolnych pozostają dostępne tak długo, jak są potrzebne. Ma to kluczowe znaczenie dla zapewnienia możliwości ponownego sprawdzania, weryfikowania i ulepszania modeli AI.

Jak zwróciliśmy uwagę wcześniej, w przypadku niektórych obciążeń roboczych wykorzystujących sztuczną inteligencję punkty kontrolne są zapisywane co minutę na dyskach SSD, ale tylko co piąty punkt kontrolny jest przekazywany na dyski twarde w celu długoterminowego przechowywania. To hybrydowe podejście optymalizuje zarówno szybkość, jak i wydajność pamięci masowej. Dyski SSD zaspokajają doraźne potrzeby w zakresie wydajności, podczas gdy dyski twarde zachowują dane potrzebne do zapewniania zgodności, przejrzystości i długoterminowej analizy.  

Rola punktów kontrolnych w godnej zaufania sztucznej inteligencji.

W szerszym kontekście rozwoju AI punkty kontrolne odgrywają kluczową rolę w dostarczaniu zgodnych z prawem wyników AI. „Godna zaufania sztuczna inteligencja” odnosi się do zdolności do tworzenia systemów, które są nie tylko dokładne i wydajne, lecz także przejrzyste, zrozumiałe i możliwe do wytłumaczenia. Modele AI muszą być niezawodne i być w stanie uzasadnić swoje wyniki.  

Punkty kontrolne zapewniają mechanizm, dzięki któremu deweloperzy wykorzystujący AI mogą „pokazać swoją pracę”. Punkty kontrolne, zapisując stan modelu w wielu punktach w trakcie procesu trenowania, pozwalają prześledzić sposób, w jaki podejmowano decyzje, zweryfikować integralność danych modelu i parametrów oraz zidentyfikować potencjalne problemy lub nieefektywności, które wymagają poprawy.  

Ponadto punkty kontrolne przyczyniają się do budowania zaufania poprzez umożliwianie kontroli systemów AI. Regulacje prawne, zarówno obecne, jak i przyszłe, wymagają, aby systemy AI były łatwe do wytłumaczenia, a procesy decyzyjne możliwe do prześledzenia. Punkty kontrolne umożliwiają organizacjom sprostanie tym potrzebom poprzez zachowanie szczegółowych zapisów dotyczących procesu trenowania modelu, źródeł danych i ścieżek rozwoju.  

Tworzenie punktów kontrolnych to podstawowe narzędzie w obsłudze obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją, które odgrywa kluczową rolę w ochronie działań związanych z trenowaniem, optymalizacji modeli oraz zapewnianiu przejrzystości i niezawodności. Sztuczna inteligencja rozwija się i wpływa na procesy decyzyjne w różnych branżach, a zapotrzebowanie na skalowalne i ekonomiczne rozwiązania pamięci masowej nigdy nie było większe. Dyski twarde odgrywają kluczową rolę we wspieraniu procesów określania punktów kontrolnych, umożliwiając organizacjom przechowywanie dużych ilości danych generowanych podczas trenowania modelu AI, uzyskiwanie dostępu do tych danych i ich analizowanie.  

Za pomocą punktów kontrolnych deweloperzy wykorzystujący sztuczną inteligencję mogą tworzyć modele, które są nie tylko wydajne, lecz także godne zaufania.