Muchas empresas buscan utilizar la inteligencia artificial (IA) para transformar sus operaciones, pero a menudo se enfrentan a los altos costos asociados con el entrenamiento de sistemas de IA avanzados. Elon Musk ha señalado que los desafíos de ingeniería suelen obstaculizar el progreso, especialmente cuando se trata de optimizar hardware como las GPU para las exigencias computacionales intensivas del entrenamiento y refinamiento de modelos de lenguaje grandes (LLMs).
Mientras que las grandes empresas tecnológicas pueden destinar millones—en ocasiones miles de millones—al entrenamiento y la optimización, las pequeñas empresas y startups con presupuestos limitados pueden tener dificultades para mantenerse al día. En este artículo, exploraremos estrategias que permitan a los desarrolladores con recursos restringidos entrenar modelos de IA de manera asequible.
Entendiendo los costos del entrenamiento de IA
Crear y lanzar un producto de IA, ya sea un modelo básico o una aplicación ajustada, depende en gran medida de chips de IA especializados, en particular las GPU. Estas GPU no solo son costosas, sino que también son difíciles de adquirir. La comunidad de aprendizaje automático ha acuñado términos como "rico en GPU" y "pobre en GPU" para describir esta disparidad. Los costos principales asociados con el entrenamiento de LLM provienen de la compra y mantenimiento del hardware, más que de los propios algoritmos de aprendizaje automático.
Entrenar estos modelos exige un poder computacional considerable, siendo los modelos más grandes los que requieren aún más recursos. Por ejemplo, el entrenamiento de LLaMA 2 70B involucró el procesamiento de 70 mil millones de parámetros a través de 2 billones de tokens, generando al menos 10^24 operaciones de punto flotante. Pero, ¿qué sucede si no cuentas con suficientes recursos de GPU? No te desesperes: existen alternativas viables.
Estrategias rentables para el entrenamiento de IA
Hay varias estrategias innovadoras que ayudan a las empresas tecnológicas a disminuir su dependencia del hardware costoso, permitiendo así ahorros significativos.
1. Optimización de hardware
Ajustar y optimizar el hardware de entrenamiento puede mejorar la eficiencia. Aunque todavía es experimental y costoso, este enfoque tiene potencial para el entrenamiento a gran escala de LLMs. Ejemplos incluyen chips de IA personalizados de Microsoft y Meta, nuevos proyectos de semiconductores de Nvidia y OpenAI, y servicios de alquiler de GPU de empresas como Vast. Sin embargo, esta estrategia principalmente beneficia a las grandes empresas dispuestas a invertir fuertemente desde el principio—a lo que los más pequeños no pueden acceder si quieren ingresar al mercado de IA ahora.
2. Innovaciones de software
Para quienes operan con presupuestos más ajustados, las optimizaciones basadas en software ofrecen una manera más accesible de mejorar el entrenamiento de LLM y reducir gastos. Exploremos algunas de estas herramientas efectivas:
- Entrenamiento de precisión mixta
El entrenamiento de precisión mixta minimiza ineficiencias computacionales al usar operaciones de menor precisión para optimizar el uso de memoria. Al combinar b/float16 con operaciones de float32 estándar, este método aumenta la velocidad mientras conserva memoria, permitiendo que los modelos de IA procesen datos más eficientemente sin sacrificar precisión. Esta técnica puede llevar a mejoras de rendimiento de hasta 6 veces en GPUs y de 2-3 veces en TPUs, siendo invaluable para empresas con presupuesto limitado.
- Puntos de control de activación
Ideal para aquellos con memoria limitada, esta técnica reduce significativamente el consumo de memoria al almacenar solo los valores esenciales durante el entrenamiento. Esto permite entrenar modelos sin necesidad de actualizar hardware, reduciendo el uso de memoria hasta en un 70% mientras se extiende el tiempo de entrenamiento en un 15-25%. Soportado por la biblioteca PyTorch, es fácil de implementar y los compromisos pueden resultar beneficiosos para muchas empresas.
- Entrenamiento multi-GPU
Este enfoque aprovecha múltiples GPUs simultáneamente para acelerar el entrenamiento de modelos, similar a aumentar el número de panaderos en una panadería para acelerar la producción. Utilizar varias GPUs puede reducir drásticamente el tiempo de entrenamiento mientras se maximizan los recursos disponibles. Herramientas notables para esto incluyen:
- DeepSpeed: Acelera las velocidades de entrenamiento hasta 10 veces.
- FSDP: Mejora la eficiencia en PyTorch en un 15-20% adicional.
- YaFSDP: Ofrece optimizaciones adicionales con aumentos de velocidad del 10-25%.
Conclusión
Al adoptar técnicas como el entrenamiento de precisión mixta, puntos de control de activación y configuraciones multi-GPU, las pequeñas y medianas empresas pueden mejorar efectivamente sus capacidades de entrenamiento de IA, optimizar costos y maximizar el uso de recursos. Estas metodologías hacen que sea posible entrenar modelos más grandes en la infraestructura existente, abriendo camino para la innovación y la competencia en el dinámico panorama de la IA.
Como dice el adagio: “La IA no te reemplazará, pero alguien que use IA lo hará.” Con las estrategias adecuadas, abrazar la IA—incluso con un presupuesto limitado—puede volverse una realidad.
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