Muitas empresas aspiram a utilizar a IA para transformar suas operações, mas muitas vezes são surpreendidas com os altos custos associados ao treinamento de sistemas avançados de IA. Elon Musk destacou que desafios de engenharia com frequência impedem o progresso, especialmente na otimização de hardware, como GPUs, para as demandas computacionais intensivas do treinamento e refinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs).
Enquanto grandes empresas de tecnologia podem alocar milhões — às vezes bilhões — para treinamento e otimização, pequenas empresas e startups com orçamentos limitados podem ter dificuldades para acompanhar. Neste artigo, exploraremos várias estratégias que podem permitir que desenvolvedores com recursos escassos treinem modelos de IA de maneira acessível.
Compreendendo os Custos do Treinamento de IA
Criar e lançar um produto de IA, seja um modelo básico ou uma aplicação ajustada, depende fortemente de chips de IA especializados, particularmente GPUs. Essas GPUs são não apenas caras, mas também difíceis de adquirir. A comunidade de machine learning criou termos como “rico em GPU” e “pobre em GPU” para descrever essa disparidade. Os principais custos associados ao treinamento de LLMs vêm da compra e manutenção de hardware, em vez dos próprios algoritmos de machine learning.
O treinamento desses modelos exige uma quantidade substancial de poder computacional, com modelos maiores exigindo ainda mais recursos. Por exemplo, treinar o LLaMA 2 70B envolveu processar 70 bilhões de parâmetros em 2 trilhões de tokens, gerando pelo menos 10^24 operações de ponto flutuante. Mas e se você não tiver recursos GPU suficientes? Não desanime—existem alternativas viáveis.
Estratégias de Custo Eficiente para Treinamento de IA
Diversas estratégias inovadoras estão disponíveis para ajudar empresas de tecnologia a mitigar a dependência de hardware caro, permitindo economias significativas.
1. Otimização de Hardware
Ajustar e otimizar o hardware de treinamento pode resultar em eficiências aprimoradas. Embora ainda seja experimental e caro, esse método tem potencial para treinamento de LLM em larga escala. Exemplos incluem chips de IA personalizados da Microsoft e do Meta, novos projetos de semicondutores da Nvidia e da OpenAI, e serviços de aluguel de GPU de empresas como a Vast. No entanto, essa estratégia beneficia principalmente grandes empresas dispostas a investir pesadamente upfront—um luxo que pequenos players não podem se permitir se desejam entrar no mercado de IA agora.
2. Inovações em Software
Para aqueles que operam com orçamentos mais restritos, otimizações baseadas em software oferecem uma maneira mais acessível de aprimorar o treinamento de LLM e reduzir despesas. Vamos explorar algumas dessas ferramentas eficazes:
- Treinamento de Precisão Mista
O treinamento de precisão mista minimiza ineficiências computacionais usando operações de menor precisão para otimizar o uso de memória. Ao combinar b/float16 com operações padrão de float32, esse método aumenta a velocidade, conservando memória—permitindo que modelos de IA processem dados de forma mais eficiente sem sacrificar a precisão. Essa técnica pode resultar em melhorias de tempo de execução de até 6 vezes em GPUs e 2-3 vezes em TPUs, tornando-se inestimável para empresas com um orçamento restrito.
- Checkpoint de Ativação
Ideal para aqueles com memória limitada, o checkpoint de ativação reduz significativamente o consumo de memória ao armazenar apenas valores essenciais durante o treinamento. Essa abordagem permite o treinamento de modelos sem a necessidade de atualizar o hardware, reduzindo o uso de memória em até 70% e prolongando o tempo de treinamento em 15-25%. Suportado pela biblioteca PyTorch, é fácil de implementar, e os trade-offs podem ser vantajosos para muitas empresas.
- Treinamento Multi-GPU
Essa abordagem utiliza várias GPUs simultaneamente para acelerar o treinamento do modelo, semelhante a aumentar o número de padeiros em uma padaria para agilizar a produção. Utilizar diversas GPUs pode reduzir drasticamente o tempo de treinamento, maximizando os recursos disponíveis. Ferramentas notáveis para isso incluem:
- DeepSpeed: Aumenta as velocidades de treinamento em até 10 vezes.
- FSDP: Melhora a eficiência no PyTorch em 15-20%.
- YaFSDP: Oferece otimizações adicionais com aumentos de velocidade de 10-25%.
Conclusão
Ao adotar técnicas como treinamento de precisão mista, checkpoint de ativação e configurações multi-GPU, pequenas e médias empresas podem aprimorar efetivamente suas capacidades de treinamento de IA, otimizar custos e maximizar o uso de recursos. Essas metodologias tornam possível treinar modelos maiores na infraestrutura existente, abrindo caminho para inovação e competição no dinâmico cenário da IA.
Como diz o ditado, “a IA não vai te substituir, mas alguém que usa IA vai.” Com as estratégias certas, abraçar a IA—mesmo com um orçamento limitado—pode se tornar uma realidade.
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