Viele Unternehmen streben danach, KI zur Transformation ihrer Abläufe zu nutzen, sehen sich jedoch oft mit den überwältigenden Kosten konfrontiert, die mit dem Training fortschrittlicher KI-Systeme verbunden sind. Elon Musk hat darauf hingewiesen, dass technische Herausforderungen häufig den Fortschritt behindern, insbesondere wenn es darum geht, Hardware wie GPUs für die intensiven Rechenanforderungen beim Training und der Verfeinerung großer Sprachmodelle (LLMs) zu optimieren.
Während große Tech-Unternehmen Millionen – manchmal sogar Milliarden – in das Training und die Optimierung investieren können, haben kleinere Unternehmen und Startups mit begrenzten Budgets oft Schwierigkeiten, Schritt zu halten. In diesem Artikel werden wir mehrere Strategien untersuchen, die es ressourcenbeschränkten Entwicklern ermöglichen, KI-Modelle kostengünstig zu trainieren.
Die Kosten des KI-Trainings verstehen
Die Entwicklung und Einführung eines KI-Produkts, sei es ein Grundmodell oder eine optimierte Anwendung, basiert stark auf spezialisierten KI-Chips, insbesondere GPUs. Diese GPUs sind nicht nur teuer, sondern auch schwer zu beschaffen. Die Community der maschinellen Lernens hat Begriffe wie „GPU-reich“ und „GPU-arm“ geprägt, um diese Ungleichheit zu beschreiben. Die Hauptkosten beim Training von LLMs resultieren aus dem Kauf und der Wartung von Hardware, nicht aus den Algorithmen für maschinelles Lernen selbst.
Das Training dieser Modelle erfordert erhebliche Rechenleistung, wobei größere Modelle noch mehr Ressourcen benötigen. Zum Beispiel benötigte das Training von LLaMA 2 70B die Verarbeitung von 70 Milliarden Parametern über 2 Billionen Token, was mindestens 10^24 Gleitkommaoperationen erzeugte. Aber was, wenn Ihnen die GPU-Ressourcen fehlen? Verzweifeln Sie nicht, es gibt praktikable Alternativen.
Kosteneffektive Strategien für das KI-Training
Es stehen mehrere innovative Strategien zur Verfügung, um Tech-Unternehmen zu helfen, ihre Abhängigkeit von teurer Hardware zu verringern und erhebliche Kosteneinsparungen zu erzielen.
1. Hardware-Optimierung
Die Anpassung und Optimierung der Trainingshardware kann zu verbesserten Effizienzen führen. Auch wenn dieser Ansatz noch experimentell und kostspielig ist, birgt er Potenzial für das Training großer LLMs. Beispiele hierfür sind individuelle KI-Chips von Microsoft und Meta, neue Halbleiterprojekte von Nvidia und OpenAI sowie Miet-GPU-Dienste von Unternehmen wie Vast. Dieser Ansatz profitiert jedoch hauptsächlich von größeren Unternehmen, die bereit sind, stark in Vorleistung zu gehen – ein Luxus, den kleinere Akteure sich nicht leisten können, wenn sie jetzt in den KI-Markt eintreten wollen.
2. Software-Innovationen
Für Unternehmen mit engeren Budgets bieten softwarebasierte Optimierungen einen zugänglicheren Weg zur Verbesserung des LLM-Trainings und zur Kostenreduktion. Lassen Sie uns einige dieser effektiven Werkzeuge näher betrachten:
- Mixed Precision Training
Mixed Precision Training minimiert Rechenschwankungen, indem es Operationen mit niedrigeren Präzisionen zur Optimierung des Speicherverbrauchs verwendet. Durch die Kombination von b/float16 mit den Standard-Operations float32 erhöht diese Methode die Geschwindigkeit und schont den Speicher – das ermöglicht es KI-Modellen, Daten effizienter zu verarbeiten, ohne die Genauigkeit zu opfern. Diese Technik kann die Laufzeit auf GPUs um bis zu das Sechsfache und auf TPUs um 2-3 Mal verbessern, was sie für budgetbewusste Unternehmen unentbehrlich macht.
- Activation Checkpointing
Ideal für Nutzer mit begrenztem Speicher reduziert Activation Checkpointing den Speicherbedarf erheblich, indem nur wesentliche Werte während des Trainings gespeichert werden. Diese Methode ermöglicht das Training von Modellen, ohne die Hardware aufzurüsten, und verringert die Speichernutzung um bis zu 70%, während sich die Trainingszeit um 15-25% verlängert. Unterstützt von der PyTorch-Bibliothek ist diese Methode einfach umzusetzen und die Kompromisse können für viele Unternehmen lohnenswert sein.
- Multi-GPU-Training
Dieser Ansatz nutzt mehrere GPUs gleichzeitig, um das Modelltraining zu beschleunigen, ähnlich dem Einsatz mehrerer Bäcker in einer Bäckerei, um die Produktion zu steigern. Durch die Nutzung mehrerer GPUs kann die Trainingszeit drastisch reduziert und die verfügbaren Ressourcen maximiert werden. Bekannte Tools hierfür sind:
- DeepSpeed: Steigert die Trainingsgeschwindigkeit um bis zu das Zehnfache.
- FSDP: Erhöht die Effizienz in PyTorch um weitere 15-20%.
- YaFSDP: Bietet zusätzliche Optimierungen mit Geschwindigkeitssteigerungen von 10-25%.
Fazit
Durch den Einsatz von Techniken wie Mixed Precision Training, Activation Checkpointing und Multi-GPU-Setups können kleine und mittelständische Unternehmen ihre KI-Trainingsfähigkeiten effektiv verbessern, Kosten optimieren und Ressourcennutzung maximieren. Diese Methoden ermöglichen das Training größerer Modelle auf vorhandener Infrastruktur und ebnen den Weg für Innovation und Wettbewerb im schnelllebigen KI-Bereich.
Wie das Sprichwort sagt: „KI wird dich nicht ersetzen, aber jemand, der KI nutzt, wird es tun.“ Mit den richtigen Strategien kann die Integration von KI – selbst bei begrenztem Budget – zur Realität werden.
Rangliste
