A inteligência artificial (IA) evoluiu rapidamente a ponto de assumir um papel fundamental em inúmeros setores, desde o de saúde ao financeiro, entre outros. No centro do sucesso da IA está a capacidade de processar conjuntos de dados massivos de formas que produzem resultados confiáveis.
É certo que as empresas vencedoras querem usar IA ou já usam. Mas elas não se concentram apenas em implementar IA — elas querem modelos, processos e resultados de IA confiáveis. Elas precisam de uma IA em que possam confiar.
Um processo crucial que possibilita o desenvolvimento de modelos de IA é o checkpointing. Esta cartilha explica o que é checkpointing, como ele se encaixa nas cargas de trabalho de IA e por que é essencial para a criação de uma IA confiável, ou seja, fluxos de trabalho de dados de IA que usam entradas confiáveis e geram insights confiáveis.
O que é checkpointing?
Checkpointing é o processo de salvar o estado de um modelo de IA em intervalos curtos e específicos durante seu treinamento. Os modelos de IA são treinados em grandes conjuntos de dados por meio de processos iterativos que podem levar de minutos a meses. A duração do treinamento de um modelo depende da complexidade do modelo, do tamanho do conjunto de dados e da potência computacional disponível. Durante esse tempo, os modelos são alimentados com dados, os parâmetros são ajustados e o sistema aprende a prever resultados com base nas informações que processa.
Os checkpoints (ou pontos de verificação) agem como instantâneos do estado atual do modelo (seus dados, parâmetros e configurações) em vários pontos durante o treinamento. Salvos em dispositivos de armazenamento a cada minuto a alguns minutos, os instantâneos permitem que os desenvolvedores mantenham um registro do progresso do modelo e evitem perder um trabalho valioso devido a interrupções inesperadas.
Principais benefícios do checkpointing.
- Proteção de energia. Um dos benefícios mais imediatos e práticos do checkpointing é proteger os trabalhos de treinamento contra falhas do sistema, quedas de energia ou travamentos. Se um modelo de IA está em execução há dias e o sistema apresentar uma falha, começar do zero seria uma enorme perda de tempo e recursos. Os pontos de verificação garantem que o modelo possa retomar o último estado salvo, eliminando a necessidade de repetir o treinamento desde o início. Isso é principalmente valioso para modelos de IA que podem levar semanas ou até meses para concluir o treinamento.
- Aprimoramento e otimização de modelos. O checkpointing não só protege contra falhas, como também possibilita ajustes finos e otimização. Muitas vezes, os desenvolvedores de IA fazem experiências com vários parâmetros, conjuntos de dados e configurações para melhorar a precisão e eficiência do modelo. Ao salvar pontos de verificação durante o processo de treinamento, os desenvolvedores podem analisar estados passados, acompanhar a progressão do modelo e ajustar parâmetros para levar o treinamento em uma direção diferente. Eles podem ajustar configurações de unidades de processamento gráfico (GPUs), alterar entradas de dados ou mudar a arquitetura do modelo. Os pontos de verificação fornecem uma maneira de comparar diferentes execuções e identificar onde alterações melhoram ou pioram o desempenho. Como resultado, os desenvolvedores podem otimizar o treinamento de IA e criar modelos mais robustos.
- Conformidade legal e proteção de propriedade intelectual. À medida que os regulamentos de IA aumentam globalmente, as organizações são cada vez mais obrigadas a manter registros de como os modelos de IA são treinados para cumprir as estruturas de trabalho legais e garantir a proteção da propriedade intelectual (PI). Com o checkpointing, as empresas podem demonstrar conformidade fornecendo um registro transparente dos dados e metodologias usados para treinar seus modelos. Isso ajuda a proteger contra desafios legais e garante que o processo de treinamento possa ser auditado, caso a necessidade surja. Além disso, salvar os dados de ponto de verificação protege a PI envolvida no treinamento do modelo, como conjuntos de dados ou algoritmos proprietários.
- Construir confiança e garantir transparência. A importância da transparência nos sistemas de IA não pode ser subestimada, principalmente porque a IA continua a ser integrada nos processos de tomada de decisão em setores como saúde, finanças e veículos autônomos. Um dos segredos para criar uma IA de confiança é garantir que as decisões do modelo possam ser explicadas e rastreadas de volta até entradas de dados e etapas de processamento específicas. O checkpointing contribui para essa transparência ao fornecer um registro do estado do modelo em cada estágio do treinamento. Esses estados salvos permitem que os desenvolvedores e partes interessadas acompanhem a progressão do modelo, verifiquem se suas saídas estão consistentes com os dados que foram usados para o treinamento e garantam que há responsabilidade na forma como as decisões são tomadas.
À medida que as aplicações de IA se expandem além dos data centers tradicionais, elas, cada vez mais, exigem alta capacidade e alto desempenho. Seja na nuvem ou local, os fluxos de trabalho de IA dependem de soluções de armazenamento que forneçam capacidade massiva e alto desempenho, que são cruciais no suporte ao checkpointing.
Em data centers com IA, os processadores, como GPUs, unidades de processamento central (CPUs) e unidades de processamento de intensos (TPUs), estão estreitamente acoplados à memória de alto desempenho e unidades de estado sólido (SSDs) para formar poderosos mecanismos de computação. Essas configurações gerenciam as cargas de dados pesadas envolvidas no treinamento e oferecem o acesso rápido necessário para salvar pontos de verificação em tempo real à medida que os modelos progridem.
Conforme os dados passam por esses sistemas, os pontos de verificação e outras informações importantes são retidos em clusters de armazenamento em rede ou armazenamentos de objetos. Baseados predominantemente em discos rígidos de capacidade massiva, esses clusters garantem que os pontos de verificação possam ser preservados por longos períodos, atendendo às necessidades de escalabilidade e conformidade. Com essa infraestrutura de armazenamento em camadas, o checkpointing pode funcionar de modo eficiente, equilibrando o acesso rápido com a retenção de dados de longo prazo.
Como o checkpointing funciona na prática.
Geralmente, o checkpointing acontece em intervalos regulares, variando de a cada minuto a alguns minutos, dependendo da complexidade e das necessidades do trabalho de treinamento.
Uma prática comum é gravar pontos de verificação a cada minuto ou mais em SSDs, que oferecem desempenho de gravação de alta velocidade, permitindo o acesso rápido a dados durante o treinamento ativo. Como os SSDs não são econômicos para armazenamento de capacidade massiva de longo prazo, os novos pontos de verificação sobrescrevem os anteriores para gerenciar o espaço.
Como os trabalhos de treinamento em IA costumam gerar enormes quantidades de dados por longos períodos, o armazenamento de capacidade massiva é essencial. Por exemplo, a cada cinco minutos, aproximadamente, os desenvolvedores de IA salvam pontos de verificação em discos rígidos, que desempenham uma função crucial para garantir que grandes volumes de dados de ponto de verificação sejam retidos ao longo do tempo. Com uma relação de custo por TB de mais de 6:1 em média em comparação com SSDs, os discos rígidos fornecem a solução mais escalável e econômica e são a única opção prática para a retenção de dados em grande escala necessária para garantir que a IA seja confiável.
Além disso, diferentemente dos SSDs, que se degradam com ciclos de gravação frequentes devido ao desgaste das células de memória flash, os discos rígidos usam armazenamento magnético que pode suportar o uso contínuo sem perda de integridade. Essa durabilidade permite que os discos rígidos mantenham a confiabilidade dos dados a longo prazo, possibilitando que as organizações mantenham pontos de verificação indefinidamente e revisem e analisem execuções de treinamento passadas muito tempo após o modelo ter sido implantado, apoiando as necessidades de conformidade e desenvolvimento de IA robustas.
O loop infinito de dados de IA e sua função nos fluxos de trabalho de IA.
O desenvolvimento da IA pode ser compreendido como um processo cíclico, que costuma ser chamado de loop infinito de IA, que enfatiza a interação contínua entre vários estágios de fornecimento de dados, treinamento de modelo, criação de conteúdo, armazenamento de conteúdo, preservação de dados e reutilização. Esse ciclo garante que os sistemas de IA melhorem iterativamente ao longo do tempo. Nesse ciclo, os dados alimentam os modelos de IA, e as saídas de um estágio tornam-se entradas para os estágios subsequentes, levando ao refinamento iterativo contínuo dos modelos.
O processo começa com dados de origem, em que conjuntos de dados brutos são coletados e preparados para treinamento. Após a obtenção, os dados são usados para modelos de treinamento, que é quando os pontos de verificação entram em jogo. Como descrito anteriormente, o checkpointing serve como uma proteção durante o treinamento do modelo, garantindo que os desenvolvedores de IA possam salvar o progresso, evitar perder trabalho devido a interrupções e otimizar o desenvolvimento do modelo. Após os modelos serem treinados, eles são usados para criar conteúdo, como realizar tarefas de inferência, para gerar imagens ou analisar texto. Essas saídas são armazenados para uso futuro, conformidade e garantia de qualidade, antes que os dados sejam eventualmente preservados e reutilizados. para alimentar a próxima iteração do modelo de IA.
Nesse loop infinito, os pontos de verificação são um elemento essencial, principalmente dentro da fase de treinamento do modelo. Ao armazenar estados de modelo e preservar dados por todo o loop, os sistemas de IA podem se tornar mais confiáveis e transparentes a cada ciclo.
Por que discos rígidos são essenciais para o checkpointing de IA.
As demandas de armazenamento dos sistemas de IA são imensas e, à medida que os modelos ficam maiores e mais complexos, cresce a necessidade por armazenamento escalável e econômico. Os discos rígidos, principalmente em arquiteturas de data center, servem como a base do armazenamento de ponto de verificação de IA por vários motivos:
- Escalabilidade. Os modelos de IA podem gerar petabytes de dados e, graças aos revolucionários avanços em densidade de área, os discos rígidos oferecem a capacidade necessária para armazenar pontos de verificação desses trabalhos de treinamento em grande escala a longo prazo.
- Economia. Em comparação com SSDs, os discos rígidos fornecem um custo muito mais baixo por terabyte (a uma relação de 6:1), tornando-os uma solução mais viável para armazenar conjuntos de dados massivos e pontos de verificação sem incorrer em custos proibitivos.
- Eficiência energética e sustentabilidade. Os discos rígidos consomem 4 vezes menos energia operacional por terabyte em comparação com SSDs, resultando em uma economia de energia significativa. Além disso, eles possuem dez vezes menos carbono incorporado por terabyte, tornando-os a escolha mais sustentável para o armazenamento de pontos de verificação de IA em grande escala em data centers.
- Longevidade. Os discos rígidos foram desenvolvidos para a retenção de dados de longo prazo, garantindo que os dados de pontos de verificação permaneçam acessíveis pelo tempo que for necessário. Isso é crucial para garantir que os modelos de IA possam ser revistos, verificados e aprimorados com o tempo.
Como observamos anteriormente, em algumas cargas de trabalho de IA, pontos de verificação são gravados a cada minuto em SSDs, mas apenas um em cada cinco pontos de verificação é enviado aos discos rígidos para retenção de longo prazo. Essa abordagem híbrida otimiza a velocidade e a eficiência de armazenamento. Os SSDs atendem às necessidades de desempenho imediatas, ao passo que os discos rígidos retêm os dados necessários para conformidade, transparência e análise de longo prazo.
A função dos pontos de verificação em uma IA confiável.
No contexto mais amplo do desenvolvimento de IA, a função dos pontos de verificação é fundamental para garantir que as saídas de IA sejam legítimas. “IA de confiança” se refere à capacidade de criar sistemas que sejam não só precisos e eficientes, como transparentes, responsáveis e explicáveis. Os modelos de IA devem ser confiáveis e capazes de justificar suas saídas.
Em última análise, os pontos de verificação fornecem o mecanismo pelo qual os desenvolvedores de IA podem “mostrar seu trabalho”. Ao salvar o estado do modelo em vários pontos ao longo do processo de treinamento, os pontos de verificação acompanham como as decisões foram tomadas, verificam a integridade dos dados e parâmetros do modelo e identificam quaisquer problemas possíveis ou ineficiências que precisam de correção.
Além disso, os pontos de verificação contribuem para criar confiança ao garantir que os sistemas de IA possam ser auditados. Os quadros regulamentares, atuais e futuros, exigem que os sistemas de IA sejam explicáveis e que seus processos de tomada de decisão sejam rastreáveis. Com os pontos de verificação, as organizações podem atender a essas demandas preservando registros detalhados do processo de treinamento, das fontes de dados e dos caminhos de desenvolvimento do modelo.
O checkpointing é uma ferramenta essencial nas cargas de trabalho de IA, desempenhando um papel crucial na proteção de trabalhos de treinamento, na otimização de modelos e na garantia da transparência e confiabilidade. À medida que a IA continua a avançar e influenciar a tomada de decisões nos setores, a necessidade por soluções de armazenamento escaláveis e econômicas nunca foi tão grande. Os discos rígidos são essenciais para oferecer suporte aos processos de checkpointing, permitindo que as organizações armazenem, acessem e analisem as grandes quantidades de dados gerados durante o treinamento do modelo de IA.
Ao usar os pontos de verificação, os desenvolvedores de IA podem criar modelos que não só são eficientes, como confiáveis.
