AI平台如何实现训推一体？

科技 2024-10-31 09:19 吉林

随着企业数字化转型进入到数智化阶段，AI平台的规划和建设变得至关重要。“训推一体”这个词开始出现在我们眼前。那么什么是训推一体？为什么要做训推一体？以及如何实现训推一体呢？本文让我们一起了解这些内容。

什么是训推一体？

训推一体是指将机器学习模型的训练（Training）和推理（Inference）过程整合到一个系统中，以便更高效地利用计算资源和管理模型的生命周期。这种一体化系统或平台特别适用于大规模机器学习模型。因为随着模型规模的增大，对计算资源的需求急剧增加，专门的硬件和系统支持变得尤为重要‌。

为什么要做训推一体？

在深度学习中，随着模型参数量达到数十亿甚至更多，对计算资源的需求显著增加。传统的训练和推理过程通常分开进行，这不仅增加了开发周期，还可能导致资源浪费。训推一体化通过将训练和推理整合到一个系统中，可以更有效地管理和利用计算资源，提高模型开发的效率和效果‌。

AI模型训练

AI模型训练‌是指通过给定的数据集，让模型自动学习数据中的规律，从而使其具备处理实际问题的能力。训练过程中，模型会不断调整内部参数，以期在输入相似数据时给出正确的输出‌。

AI模型训练主要基于机器学习和深度学习算法。机器学习是一种通过让计算机自动学习数据模型，从而提升计算机智能水平的方法。深度学习则是机器学习的一个分支，通过构建深度神经网络，实现对大量复杂数据的分析‌。在训练过程中，模型会通过优化算法（如梯度下降算法、随机梯度下降算法等）不断调整参数，以提升模型的准确性和泛化能力‌。

AI模型训练过程

AI模型训练主要包括以下六个阶段：

（1）数据标注‌：收集和整理大量标记过的数据，这些数据将用于训练模型。

（2）正向传播‌：模型读取每一组数据，采用初始的默认权值进行评估，得出初步结果。

（3）损失函数‌：通过损失函数计算结果和正确答案之间的差距，评估模型的准确性。

（4）反向传播‌：如果结果不理想，通过反向传播调整模型的参数权重，优化模型。

（5）梯度下降‌：经过多轮迭代，通过调整参数权重逐步逼近正确答案。

（6）模型训练完成‌：当模型的评估准确度达到要求时，训练结束，固定参数权值。

AI模型训练分类

AI模型训练主要包括两种类型：‌监督学习‌和‌非监督学习‌。

在‌监督学习‌中，模型依赖带标签的数据集进行训练，通过学习“输入-输出”对来掌握数据中的模式和关系。例如，图像分类任务中的数据集通常包含大量标记了类别的图像‌。

在‌非监督学习‌中，模型使用不带标签的数据集，目标是发现数据中的潜在结构或模式。例如，聚类分析是一种典型的非监督学习方法‌。

AI模型推理

‌AI模型推理‌是指在人工智能（AI）领域中，利用已经训练好的机器学习或深度学习模型对新的、未见过的数据进行预测或决策的过程。模型利用先前学到的规律进行预测、分类或生成新内容，使得AI在实际应用中能够做出有意义的决策，例如在医疗诊断、自动驾驶和自然语言理解等领域。

AI模型推理过程

AI模型推理过程包括以下关键步骤：

（1）模型加载‌。加载之前训练好的模型，包括保存的模型参数和结构。

（2）数据预处理‌。对输入数据进行清洗、标准化等处理，以确保数据质量。

（3）推理执行。将处理后的数据输入到模型中进行正向传播，得到模型的输出结果。这个输出结果通常是对每个类别的分数或概率。

（4）结果输出‌。输出预测或决策结果，并进行后续处理和应用。

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AI模型训练和推理一体化的难点

AI模型训练和推理一体化的难点主要包括以下几个方面‌：

1.模型训练难点‌

收敛速度慢‌：深度学习模型的训练过程是一个反复调整模型参数的过程，收敛速度慢会导致训练时间过长，影响准确率和超参数的尝试次数。

硬件依赖性强‌：训练大模型通常需要使用高性能的GPU，因为CPU的并行处理能力较弱，训练效率较低‌。

2.推理难点‌

推理效率低‌：尽管模型训练完成后，推理阶段看似简单，但在实际应用中，高并发访问和实时响应要求对推理系统的效率和稳定性提出了高要求‌。

逻辑推理能力有限‌：当前的大型语言模型在面对微小变化时，推理能力脆弱且不可靠，依赖于模式匹配而非真正的逻辑推理‌。

如何实现AI模型训推一体化？

AI模型训推一体平台实现通过以下方式实现‌：

（1）集成训练和推理，保证模型即时部署。训推一体平台将训练和推理的功能集成在一个系统中，内嵌完整的AI工具链，提供从数据处理、算法开发、模型训练到推理应用的AI全生命周期开发和管理服务，确保模型的快速上线和敏捷响应‌。

（2）软硬件一体化设计‌：训推一体机是训推一体的一种实现方式，是包含硬件层面的算力支撑和面向不同场景的软硬件一体化解决方案。

（3）提供高性能计算能力‌。训推一体平台要建立统一的AI算力池，并通过精心设计的资源管理策略，实现训练与推理环节资源需求的流畅对接，有效支持大规模模型的训练与推理，保障资源利用的最大化效率‌。通常采用高性能计算资源如GPU、TPU等，以确保训练和推理的高效进行‌。

（4）优化内存管理和高性能算子库‌：通过优化内存管理和引入高性能算子库，可以有效提升训练推理一体化的效率。

（5）兼容性和扩展性良好。训推一体平台要兼容多种异构算力，支持国产信创需求，降低跨平台开发的复杂性。平台还要能支持水平扩展，通过增加更多的节点来提升整体系统的处理能力，适应不同规模和类型的模型训练及推理任务‌。

（6）支持高并发访问‌：采用高性能存储系统，实现高带宽和IOPS，有效应对高并发访问需求，确保服务的稳定性和高效性‌。

（7）安全性和数据保护‌：训推一体平台要采用数据沙箱设计，应用端与算法训练服务端物理隔离，保障数据在模型生产过程中的安全。提供多重安全治理策略，如安全性评估工具、合规性检查、租户隔离等，降低数据泄露和网络攻击的风险‌。

结语

总之，训推一体化是深度学习领域的一个重要发展方向，通过整合训练和推理过程，可以提高模型开发的效率和效果，满足AI模型快速训练和部署使用的需求。

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金融IT那些事儿

资深企业架构师，数字化转型专家，TOGAF企业架构鉴定级认证专家认证，《企业架构驱动数字化转型》专著作者，20年金融业、制造业企业信息化经验，分享数字化转型、企业架构、数据资产、商业模式、战略转型等内容

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