প্রযুক্তি

DiLoCo: গণকা-তে মডেলের বিতরণকৃত প্রশিক্ষণ

GPT বা Qwen এর মতো বড় ভাষার মডেলগুলি অত্যন্ত দ্রুত চ্যানেলের সাথে সংযুক্ত বিশাল GPU ক্লাস্টারে প্রশিক্ষিত হয়। DiLoCo (Distributed Local Computation) খেলার নিয়ম বদলে দেয় — এটি একক ডেটা সেন্টার ছাড়াই সাধারণ ইন্টারনেটের মাধ্যমে এই ধরনের মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে সাহায্য করে।

কেন বিতরণকৃত প্রশিক্ষণ প্রয়োজন

আধুনিক এআই মডেলগুলিতে শত শত বিলিয়ন প্যারামিটার থাকে। এই ধরনের মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে শত শত GPU-এর প্রয়োজন হয়, যা সিঙ্ক্রোনাসভাবে কাজ করে। ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতি হল সমস্ত GPU-কে একটি ডেটা সেন্টারে সংগ্রহ করা এবং InfiniBand এর মাধ্যমে সংযুক্ত করা। এটি ব্যয়বহুল, স্কেলকে সীমিত করে এবং একটি একক ব্যর্থতার বিন্দু তৈরি করে। DiLoCo বিশ্বজুড়ে বিভিন্ন স্থানে ক্লাস্টারে প্রশিক্ষণ বিতরণ করতে সক্ষম করে।

কীভাবে DiLoCo কাজ করে

প্রতিটি GPU ক্লাস্টার (যেমন 8xH100) AdamW অপ্টিমাইজার ব্যবহার করে স্থানীয়ভাবে মডেল প্রশিক্ষণ করে। প্রতি ~১ ০০০ ধাপে ক্লাস্টারগুলি একটি গ্লোবাল অপ্টিমাইজারের (Nesterov momentum) মাধ্যমে পরস্পরের সাথে সিঙ্ক্রোনাইজ হয়। সিঙ্ক্রোনাইজেশনের জন্য ন্যূনতম ব্যান্ডউইথ প্রয়োজন — একটি সাধারণ ইন্টারনেট সংযোগই যথেষ্ট। এটি ক্লাসিক পদ্ধতি থেকে সম্পূর্ণ আলাদা, যেখানে GPU প্রতিটি ধাপে ডেটা বিনিময় করে।

এটি গণকা নেটওয়ার্ককে কী দেয়

DiLoCo-এর সৌজন্যে, Gonka বিশ্বজুড়ে ছড়িয়ে থাকা হোস্টদের GPU ব্যবহার করে ৩০—৫০ বিলিয়ন প্যারামিটারের মডেল প্রশিক্ষণ দিতে পারে। কোনো একক ডেটা সেন্টারের প্রয়োজন নেই—ইন্টারনেট সংযোগসহ ৮টি GPU-এর ক্লাস্টারই যথেষ্ট। এটি AI প্রশিক্ষণকে সত্যিকার অর্থে বিকেন্দ্রীকৃত করে এবং কমিউনিটি-চালিত মডেল প্রশিক্ষণের পথ প্রশস্ত করে।
DiLoCo — ইন্টারনেটের মাধ্যমে AI মডেল প্রশিক্ষণের প্রযুক্তি। GPU ক্লাস্টারগুলি স্বাধীনভাবে কাজ করে এবং খুব কমই সিঙ্ক্রোনাইজ হয়, যা গোনকাকে কেন্দ্রীয় ডেটা সেন্টার ছাড়াই মডেল প্রশিক্ষণ দিতে দেয়।

আরও জানতে চান?

GNK অর্থনীতি বুঝুন বা এখনই উপার্জন শুরু করুন।

এছাড়াও পড়ুন