De nombreuses entreprises aspirent à utiliser l'IA pour transformer leurs opérations, mais elles se heurtent souvent aux coûts élevés associés à la formation de systèmes IA avancés. Elon Musk a souligné que les défis techniques entravent fréquemment les progrès, surtout en ce qui concerne l'optimisation du matériel comme les GPU pour les exigences computationnelles intensives liées à la formation et au perfectionnement des modèles de langage de grande taille (LLMs).
Alors que les grandes entreprises technologiques peuvent allouer des millions, voire des milliards, à la formation et à l'optimisation, les petites entreprises et les startups avec des budgets limités peinent à suivre. Cet article explore plusieurs stratégies qui permettent aux développeurs à ressources limitées de former des modèles IA de manière abordable.
Comprendre les Coûts de la Formation IA
La création et le lancement d'un produit IA, qu'il s'agisse d'un modèle fondamental ou d'une application optimisée, dépendent fortement de puces IA spécialisées, en particulier des GPU. Ces derniers sont coûteux et difficiles à acquérir. La communauté d'apprentissage automatique utilise des termes tels que « riche en GPU » et « pauvre en GPU » pour décrire cette disparité. Les coûts principaux associés à la formation des LLMs proviennent des achats et de la maintenance du matériel, et non des algorithmes d'apprentissage automatique eux-mêmes.
Former ces modèles nécessite une puissance de calcul substantielle, les modèles plus grands requérant encore plus de ressources. Par exemple, la formation de LLaMA 2 70B impliquait le traitement de 70 milliards de paramètres à travers 2 trillions de tokens, générant au moins 10^24 opérations à virgule flottante. Mais que faire si vous manquez de ressources GPU suffisantes ? Ne désespérez pas, il existe des alternatives viables.
Stratégies Rentables pour la Formation IA
Plusieurs stratégies innovantes sont disponibles pour aider les entreprises technologiques à réduire leur dépendance vis-à-vis du matériel coûteux, permettant d'importantes économies.
1. Optimisation du Matériel
Ajuster et optimiser le matériel d'entraînement peut améliorer l'efficacité. Bien que cette approche soit encore expérimentale et coûteuse, elle possède un potentiel pour la formation à grande échelle des LLMs. Parmi les exemples figurent des puces IA sur mesure de Microsoft et Meta, de nouveaux projets de semi-conducteurs de Nvidia et OpenAI, ainsi que des services de location de GPU proposés par des entreprises comme Vast. Cependant, cette stratégie bénéficie principalement aux grandes entreprises prêtes à investir lourdement dès le départ, un luxe que les petits acteurs ne peuvent pas se permettre s'ils souhaitent entrer sur le marché de l'IA maintenant.
2. Innovations Logicielles
Pour ceux qui travaillent avec des budgets plus serrés, les optimisations basées sur des logiciels offrent une manière plus accessible d'améliorer la formation des LLMs et de réduire les dépenses. Explorons quelques outils efficaces :
- Formation en Précision Mixte
La formation en précision mixte minimise les inefficacités computationnelles en utilisant des opérations de plus faible précision pour optimiser l'utilisation de la mémoire. En combinant b/float16 avec des opérations float32 standard, cette méthode augmente la vitesse tout en conservant de la mémoire, permettant aux modèles IA de traiter les données plus efficacement sans sacrifier la précision. Cette technique peut aboutir à des améliorations de temps d'exécution allant jusqu'à 6 fois sur des GPU et 2-3 fois sur des TPU, ce qui la rend inestimable pour les entreprises soucieuses de leur budget.
- Contrôle d'Activation
Idéal pour ceux qui manquent de mémoire, le contrôle d'activation réduit considérablement la consommation de mémoire en ne stockant que les valeurs essentielles durant l'entraînement. Cette méthode permet la formation de modèles sans avoir besoin de mettre à niveau le matériel, réduisant l'utilisation de mémoire jusqu'à 70 % tout en prolongeant le temps de formation de 15 à 25 %. Soutenue par la bibliothèque PyTorch, sa mise en œuvre est simple et les compromis peuvent en valoir la peine pour de nombreuses entreprises.
- Formation Multi-GPU
Cette approche utilise plusieurs GPU simultanément pour accélérer la formation des modèles, à l'instar d'augmenter le nombre de boulangers dans une boulangerie pour accélérer la production. Utiliser plusieurs GPU peut réduire considérablement le temps d'entraînement tout en maximisant les ressources disponibles. Des outils notables à cet égard incluent :
- DeepSpeed : Augmente les vitesses de formation jusqu'à 10 fois.
- FSDP : Améliore l'efficacité dans PyTorch de 15 à 20 %.
- YaFSDP : Offre des optimisations supplémentaires avec des gains de vitesse de 10 à 25 %.
Conclusion
En adoptant des techniques telles que la formation en précision mixte, le contrôle d'activation et les configurations multi-GPU, les petites et moyennes entreprises peuvent efficacement améliorer leurs capacités de formation IA, rationaliser leurs coûts et optimiser l'utilisation des ressources. Ces méthodologies rendent possible la formation de modèles plus grands sur l'infrastructure existante, ouvrant la voie à l'innovation et à la concurrence dans un paysage IA en rapide évolution.
Comme le dit le proverbe, « L'IA ne vous remplacera pas, mais quelqu'un utilisant l'IA le fera. » Avec les bonnes stratégies, adopter l'IA — même avec un budget limité — peut devenir une réalité.
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