Teknoloji

DiLoCo: Gonka'da Dağıtık Model Eğitimi

GPT veya Qwen gibi büyük dil modelleri, ultra hızlı kanallarla birbirine bağlı devasa GPU kümelerinde eğitilir. DiLoCo (Dağıtık Yerel Hesaplama) oyunun kurallarını değiştiriyor – bu tür modellerin tek bir veri merkezi olmadan, sıradan internet üzerinden eğitilmesini sağlıyor.

Dağıtık Eğitime Neden İhtiyaç Var

Modern AI modelleri yüz milyarlarca parametre içerir. Böyle bir modeli eğitmek için yüzlerce GPU'nun senkronize çalışması gerekir. Geleneksel yaklaşım, tüm GPU'ları tek bir veri merkezinde toplamak ve InfiniBand ile bağlamaktır. Bu pahalıdır, ölçeği sınırlar ve tek bir arıza noktası oluşturur. DiLoCo, eğitimi dünyanın farklı yerlerindeki kümelere dağıtmayı mümkün kılar.

DiLoCo Nasıl Çalışır

Her GPU kümesi (örneğin 8xH100), AdamW optimize ediciyi kullanarak modeli yerel olarak eğitir. Yaklaşık her ~1.000 adımda bir, kümeler küresel bir optimize edici (Nesterov momentum) aracılığıyla birbirleriyle senkronize olur. Senkronizasyon minimum bant genişliği gerektirir – sıradan bir internet kanalı yeterlidir. Bu, GPU'ların her adımda veri alışverişi yaptığı klasik yaklaşımdan radikal bir şekilde farklıdır.

Bunun Gonka Ağına Faydası Nedir

DiLoCo sayesinde Gonka, dünya çapında dağılmış ana bilgisayarların GPU'larını kullanarak 30-50 milyar parametreli modelleri eğitebilir. Tek bir veri merkezine gerek yok – internet bağlantılı 8 GPU'luk kümeler yeterli. Bu, AI eğitimini gerçekten ademi merkeziyetçi hale getiriyor ve topluluğun kendisi tarafından eğitilen modellere yol açıyor.
DiLoCo – AI modellerini internet üzerinden eğitmek için bir teknoloji. GPU kümeleri bağımsız çalışır ve nadiren senkronize olur, bu da Gonka'nın merkezi bir veri merkezi olmadan modelleri eğitmesini sağlar.

Daha fazla bilgi edinmek ister misiniz?

GNK ekonomisini anlayın veya hemen kazanmaya başlayın.

Ayrıca okuyun