Giải Thích Về Checkpointing AI

Giải Thích Về Checkpointing AI

Ổ cứng hỗ trợ độ tin cậy của AI bằng cách lưu giữ các mốc đào tạo minh bạch và có thể theo dõi.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển nhanh chóng đến mức đóng vai trò không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính và hơn thế nữa. Trọng tâm thành công của AI là khả năng xử lý các tập dữ liệu khổng lồ theo cách tạo ra kết quả đáng tin cậy.

Rõ ràng là các công ty chiến thắng muốn sử dụng AI hoặc đã sử dụng nó. Nhưng họ không chỉ tập trung vào việc triển khai AI—họ theo đuổi các mô hình, quy trình và kết quả AI đáng tin cậy. Họ cần AI mà họ có thể tin tưởng.

Một quy trình quan trọng cho phép phát triển các mô hình AI là điểm kiểm tra AI. Bài viết này giải thích Checkpointing AI là gì, nó phù hợp với khối lượng công việc AI như thế nào và tại sao nó lại cần thiết để xây dựng AI đáng tin cậy —tức là quy trình làm việc dữ liệu AI sử dụng các đầu vào đáng tin cậy và tạo ra thông tin chi tiết đáng tin cậy.

Checkpointing AI là gì?

Checkpointing là quá trình lưu trạng thái của mô hình AI theo các khoảng thời gian cụ thể, ngắn trong quá trình đào tạo. Các mô hình AI được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn thông qua các quy trình lặp đi lặp lại có thể mất từ ​​vài phút đến vài tháng. Thời gian đào tạo của mô hình phụ thuộc vào độ phức tạp của mô hình, kích thước của tập dữ liệu và sức mạnh tính toán có sẵn. Trong thời gian này, các mô hình được cung cấp dữ liệu, các tham số được điều chỉnh và hệ thống học cách dự đoán kết quả dựa trên thông tin mà nó xử lý.

AI Checkpoint hoạt động như ảnh chụp nhanh trạng thái hiện tại của mô hình—dữ liệu, tham số và cài đặt—tại nhiều thời điểm trong quá trình đào tạo. Được lưu vào thiết bị lưu trữ mỗi phút đến vài phút, ảnh chụp nhanh cho phép các nhà phát triển lưu giữ hồ sơ về tiến trình của mô hình và tránh mất công sức có giá trị do gián đoạn bất ngờ.

Lợi ích chính của điểm kiểm tra AI.

1. Bảo vệ nguồn điện. Một trong những lợi ích tức thời và thiết thực nhất của việc kiểm tra điểm là bảo vệ các công việc đào tạo khỏi lỗi hệ thống, mất điện hoặc sự cố. Nếu một mô hình AI đã chạy trong nhiều ngày và hệ thống gặp sự cố, việc bắt đầu lại từ đầu sẽ là sự lãng phí thời gian và tài nguyên rất lớn. Điểm kiểm tra đảm bảo rằng mô hình có thể tiếp tục từ trạng thái đã lưu cuối cùng, loại bỏ nhu cầu lặp lại quá trình đào tạo từ đầu. Điều này đặc biệt có giá trị đối với các mô hình AI có thể mất nhiều tuần hoặc thậm chí nhiều tháng để hoàn thành quá trình đào tạo của chúng.
2. Cải thiện và tối ưu hóa mô hình.  Điểm kiểm tra không chỉ bảo vệ chống lại các lỗi mà còn cho phép tinh chỉnh và tối ưu hóa. Các nhà phát triển AI thường thử nghiệm với nhiều thông số, tập dữ liệu và cấu hình khác nhau để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của mô hình. Bằng cách lưu điểm kiểm tra trong suốt quá trình đào tạo, các nhà phát triển có thể phân tích các trạng thái trước đó, theo dõi tiến trình của mô hình và điều chỉnh các thông số để đưa quá trình đào tạo theo một hướng khác. Họ có thể điều chỉnh cài đặt của đơn vị xử lý đồ họa (GPU), thay đổi dữ liệu đầu vào hoặc thay đổi kiến ​​trúc mô hình. Điểm kiểm tra cung cấp một cách để so sánh các lần chạy khác nhau và xác định nơi thay đổi cải thiện hoặc làm giảm hiệu suất. Do đó, các nhà phát triển có thể tối ưu hóa quá trình đào tạo AI và tạo ra các mô hình mạnh mẽ hơn.
3. Tuân thủ pháp luật và bảo vệ sở hữu trí tuệ. Khi các quy định về AI phát triển trên toàn cầu, các tổ chức ngày càng được yêu cầu duy trì hồ sơ về cách các mô hình AI được đào tạo để tuân thủ các khuôn khổ pháp lý và đảm bảo bảo vệ sở hữu trí tuệ (IP). Kiểm tra điểm cho phép các công ty chứng minh sự tuân thủ bằng cách cung cấp hồ sơ minh bạch về dữ liệu và phương pháp được sử dụng để đào tạo các mô hình của họ. Điều này giúp bảo vệ chống lại các thách thức pháp lý và đảm bảo rằng quy trình đào tạo có thể được kiểm toán, nếu cần. Ngoài ra, việc lưu dữ liệu điểm kiểm tra sẽ bảo vệ IP liên quan đến đào tạo mô hình, chẳng hạn như các tập dữ liệu hoặc thuật toán độc quyền.
4. Xây dựng lòng tin và đảm bảo tính minh bạch. Tầm quan trọng của tính minh bạch trong các hệ thống AI không thể được cường điệu hóa, đặc biệt là khi AI tiếp tục được tích hợp vào các quy trình ra quyết định trong các ngành như chăm sóc sức khỏe, tài chính và xe tự hành. Một trong những chìa khóa để xây dựng AI đáng tin cậy là đảm bảo rằng các quyết định của mô hình có thể được giải thích và truy ngược lại các dữ liệu đầu vào và các bước xử lý cụ thể. Kiểm tra điểm đóng góp vào tính minh bạch này bằng cách cung cấp hồ sơ về trạng thái của mô hình ở mỗi giai đoạn đào tạo. Các trạng thái đã lưu này cho phép các nhà phát triển và bên liên quan theo dõi tiến trình của mô hình, xác minh rằng đầu ra của mô hình nhất quán với dữ liệu mà mô hình được đào tạo và đảm bảo rằng có trách nhiệm giải trình trong cách đưa ra quyết định.

Khi các ứng dụng AI mở rộng ra ngoài các trung tâm dữ liệu truyền thống, chúng ngày càng đòi hỏi cả dung lượng cao và hiệu suất cao. Cho dù trên đám mây hay tại cơ sở, quy trình làm việc AI đều dựa vào các giải pháp lưu trữ dung lượng cao cung cấp cả dung lượng lớn và hiệu suất cao, cả hai đều rất quan trọng trong việc hỗ trợ kiểm tra điểm.  

Trong các trung tâm dữ liệu AI, bộ xử lý—chẳng hạn như GPU, bộ xử lý trung tâm (CPU) và bộ xử lý tensor (TPU)—được kết hợp chặt chẽ với bộ nhớ hiệu suất cao và ổ đĩa thể rắn (SSD) để tạo thành các công cụ tính toán mạnh mẽ. Các cấu hình này quản lý khối lượng dữ liệu lớn liên quan đến đào tạo và cung cấp khả năng truy cập nhanh cần thiết để lưu các điểm kiểm tra theo thời gian thực khi mô hình tiến triển.

Khi dữ liệu chảy qua các hệ thống này, các điểm kiểm tra và thông tin quan trọng khác được lưu giữ trong các cụm lưu trữ mạng hoặc kho lưu trữ đối tượng. Được xây dựng chủ yếu trên các ổ cứng dung lượng lớn, các cụm này đảm bảo rằng các điểm kiểm tra có thể được lưu giữ trong thời gian dài, hỗ trợ nhu cầu về khả năng mở rộng và tuân thủ. Cơ sở hạ tầng lưu trữ nhiều lớp này cho phép điểm kiểm tra hoạt động hiệu quả, cân bằng giữa việc truy cập nhanh với việc lưu giữ dữ liệu dài hạn.  

Cách thức hoạt động của điểm kiểm tra trong thực tế.

Việc kiểm tra AI thường diễn ra theo các khoảng thời gian đều đặn, từ mỗi phút đến vài phút, tùy thuộc vào mức độ phức tạp và nhu cầu của công việc đào tạo.  

Một cách làm phổ biến là ghi các điểm kiểm tra mỗi phút hoặc lâu hơn vào SSD, cung cấp hiệu suất ghi tốc độ cao cho phép truy cập dữ liệu nhanh trong quá trình đào tạo tích cực. Vì SSD không hiệu quả về mặt chi phí đối với lưu trữ dung lượng lớn dài hạn, các điểm kiểm tra mới sẽ ghi đè lên các điểm kiểm tra trước đó để quản lý không gian.  

Vì các công việc đào tạo AI thường tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian dài, nên lưu trữ dung lượng lớn là điều cần thiết. Ví dụ, cứ khoảng năm phút, các nhà phát triển AI lại lưu các điểm kiểm tra vào ổ cứng doanh nghiệp , đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu điểm kiểm tra theo thời gian. Với tỷ lệ chi phí trên mỗi TB trung bình là hơn 6:1 so với SSD, ổ cứng cung cấp giải pháp có khả năng mở rộng và tiết kiệm nhất và là lựa chọn thực tế duy nhất cho việc lưu trữ dữ liệu quy mô lớn cần thiết để đảm bảo AI đáng tin cậy.

Ngoài ra, không giống như SSD, bị suy giảm theo chu kỳ ghi thường xuyên do hao mòn trên các ô nhớ flash, ổ cứng sử dụng bộ lưu trữ từ tính có thể chịu được việc sử dụng liên tục mà không bị mất tính toàn vẹn. Độ bền này cho phép ổ cứng duy trì độ tin cậy của dữ liệu trong thời gian dài, cho phép các tổ chức lưu giữ các điểm kiểm tra vô thời hạn và xem lại và phân tích các lần chạy đào tạo trước đó rất lâu sau khi mô hình đã được triển khai, hỗ trợ nhu cầu phát triển và tuân thủ AI mạnh mẽ.  

Vòng lặp dữ liệu AI vô hạn và vai trò của nó trong quy trình làm việc AI.

Phát triển AI có thể được hiểu là một quá trình tuần hoàn thường được gọi là vòng lặp vô hạn AI, nhấn mạnh sự tương tác liên tục giữa các giai đoạn khác nhau của việc tìm nguồn dữ liệu, đào tạo mô hình, tạo nội dung, lưu trữ nội dung, bảo quản dữ liệu và tái sử dụng. Chu kỳ này đảm bảo rằng các hệ thống AI cải thiện theo từng giai đoạn. Trong vòng lặp này, dữ liệu thúc đẩy các mô hình AI và đầu ra từ một giai đoạn trở thành đầu vào cho các giai đoạn tiếp theo, dẫn đến việc tinh chỉnh liên tục, lặp đi lặp lại các mô hình.  

Quá trình bắt đầu với dữ liệu nguồn, nơi các tập dữ liệu thô được thu thập và chuẩn bị để đào tạo. Sau khi có nguồn, dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình, đây là nơi kiểm tra điểm xuất hiện. Như đã mô tả trước đó, kiểm tra điểm đóng vai trò là biện pháp bảo vệ trong quá trình đào tạo mô hình, đảm bảo rằng các nhà phát triển AI có thể lưu tiến trình, tránh mất công việc do gián đoạn và tối ưu hóa quá trình phát triển mô hình. Sau khi các mô hình được đào tạo, chúng được sử dụng để tạo nội dung, chẳng hạn như thực hiện các tác vụ suy luận như tạo hình ảnh hoặc phân tích văn bản. Sau đó, các đầu ra này được lưu trữ để sử dụng trong tương lai, tuân thủ và đảm bảo chất lượng, trước khi dữ liệu cuối cùng được bảo quản và sử dụng lại để thúc đẩy lần lặp lại tiếp theo của mô hình AI.  

Trong vòng lặp vô hạn này, điểm kiểm tra là một yếu tố thiết yếu, đặc biệt là trong giai đoạn đào tạo mô hình. Bằng cách lưu trữ trạng thái mô hình và bảo toàn dữ liệu trong suốt vòng lặp, các hệ thống AI có thể trở nên đáng tin cậy, minh bạch và đáng tin cậy hơn với mỗi chu kỳ.

Tại sao ổ cứng lại cần thiết cho việc kiểm tra AI.

Nhu cầu lưu trữ của các hệ thống AI là rất lớn và khi các mô hình trở nên lớn hơn và phức tạp hơn, nhu cầu lưu trữ có khả năng mở rộng và tiết kiệm chi phí cũng tăng lên. Ổ cứng, đặc biệt là trong các kiến ​​trúc trung tâm dữ liệu, đóng vai trò là xương sống của lưu trữ điểm kiểm tra AI vì một số lý do:  

• Khả năng mở rộng. Các mô hình AI có thể tạo ra hàng petabyte dữ liệu và nhờ những tiến bộ đột phá về mật độ diện tích, ổ cứng cung cấp dung lượng cần thiết để lưu trữ các điểm kiểm tra từ các công việc đào tạo quy mô lớn này trong thời gian dài.  
• Hiệu quả về chi phí. So với SSD, ổ cứng có chi phí cho mỗi terabyte thấp hơn nhiều (ở tỷ lệ 6:1), khiến chúng trở thành giải pháp khả thi hơn để lưu trữ các tập dữ liệu và điểm kiểm tra lớn mà không phải chịu chi phí quá cao.  
• Hiệu quả năng lượng và tính bền vững. Ổ cứng tiêu thụ ít hơn 4 lần công suất hoạt động trên mỗi terabyte so với ổ SSD, giúp tiết kiệm năng lượng đáng kể. Ngoài ra, chúng tự hào có lượng carbon tích hợp thấp hơn 10 lần trên mỗi terabyte, khiến chúng trở thành lựa chọn bền vững hơn cho lưu trữ điểm kiểm tra AI quy mô lớn trong các trung tâm dữ liệu.  
• Tuổi thọ. Ổ cứng được thiết kế để lưu trữ dữ liệu lâu dài, đảm bảo dữ liệu điểm kiểm tra vẫn có thể truy cập được trong thời gian cần thiết. Điều này rất quan trọng để đảm bảo các mô hình AI có thể được xem xét lại, xác minh và cải thiện theo thời gian.

Như chúng tôi đã lưu ý trước đó, trong một số khối lượng công việc AI, các điểm kiểm tra được ghi vào SSD mỗi phút, nhưng chỉ có một điểm kiểm tra thứ năm được đẩy vào ổ cứng để lưu giữ lâu dài. Phương pháp kết hợp này tối ưu hóa cả tốc độ và hiệu quả lưu trữ. SSD xử lý các nhu cầu về hiệu suất tức thời, trong khi ổ cứng lưu giữ dữ liệu cần thiết để tuân thủ, minh bạch và phân tích lâu dài.  

Vai trò của điểm kiểm tra AI trong AI đáng tin cậy.

Trong bối cảnh rộng hơn của sự phát triển AI, vai trò của các điểm kiểm tra là then chốt trong việc đảm bảo rằng đầu ra của AI là hợp pháp. “AI đáng tin cậy” đề cập đến khả năng xây dựng các hệ thống không chỉ chính xác và hiệu quả mà còn minh bạch, có trách nhiệm và có thể giải thích được. Các mô hình AI phải đáng tin cậy và có thể biện minh cho đầu ra của chúng.  

Cuối cùng, các điểm kiểm tra cung cấp cơ chế mà qua đó các nhà phát triển AI có thể "trình bày công việc của họ". Bằng cách lưu trạng thái của mô hình tại nhiều điểm trong suốt quá trình đào tạo, các điểm kiểm tra theo dõi cách đưa ra quyết định, xác minh tính toàn vẹn của dữ liệu và tham số của mô hình và xác định mọi vấn đề tiềm ẩn hoặc tình trạng kém hiệu quả cần khắc phục.  

Hơn nữa, các điểm kiểm tra góp phần xây dựng lòng tin bằng cách đảm bảo rằng các hệ thống AI có thể được kiểm toán. Các khuôn khổ pháp lý, cả hiện tại và tương lai, đều yêu cầu các hệ thống AI có thể giải thích được và các quy trình ra quyết định của chúng có thể theo dõi được. Các điểm kiểm tra cho phép các tổ chức đáp ứng các yêu cầu này bằng cách lưu giữ hồ sơ chi tiết về quy trình đào tạo, nguồn dữ liệu và lộ trình phát triển của mô hình.  

Checkpointing là một công cụ thiết yếu trong khối lượng công việc AI, đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ công việc đào tạo, tối ưu hóa mô hình và đảm bảo tính minh bạch và độ tin cậy. Khi AI tiếp tục phát triển và ảnh hưởng đến việc ra quyết định trong các ngành, nhu cầu về các giải pháp lưu trữ có khả năng mở rộng và tiết kiệm chi phí chưa bao giờ lớn hơn thế. Ổ cứng đóng vai trò trung tâm trong việc hỗ trợ các quy trình checkpointing, cho phép các tổ chức lưu trữ, truy cập và phân tích lượng lớn dữ liệu được tạo ra trong quá trình đào tạo mô hình AI.  

Bằng cách tận dụng điểm kiểm tra, các nhà phát triển AI có thể xây dựng các mô hình không chỉ hiệu quả mà còn đáng tin cậy. 

---