Création de points de contrôle dans les charges de travail d'IA : Premiers pas vers une IA digne de confiance.

L'intelligence artificielle (IA) connaît une évolution rapide et joue maintenant un rôle à part entière dans de nombreux secteurs, comme la santé ou la finance, entre autres. La réussite de l’IA réside dans sa capacité à traiter des ensembles de données extrêmement volumineux pour produire des résultats fiables.

Il est clair que les entreprises les plus dynamiques souhaitent utiliser l’IA ou l’utilisent déjà. Mais elles ne se concentrent pas uniquement sur la mise en œuvre de l'IA. Elles sont à la recherche de modèles, de processus et de résultats d'IA dignes de confiance. Elles ont besoin d'une IA fiable.

L'un des principaux processus permettant de développer des modèles d'IA est la création de points de contrôle. Ce premier document explique ce qu’est la création de points de contrôle, comment elle s’intègre dans les charges de travail d’IA et pourquoi elle est essentielle pour créer une IA digne de confiance, à savoir des flux de données d’IA qui utilisent des entrées fiables et génèrent des informations fiables.

Qu’est-ce que la création de points de contrôle ?

La création de points de contrôle consiste à sauvegarder l'état d'un modèle d'IA à de courts intervalles spécifiques au cours de son entraînement. Les modèles d'IA sont entraînés à traiter de vastes ensembles de données par le biais de processus itératifs qui peuvent durer de quelques minutes à plusieurs mois. La durée de l’entraînement d’un modèle dépend de sa complexité, de la taille de l’ensemble de données et de la puissance de calcul disponible. Pendant cette période, les modèles reçoivent des données, les paramètres sont ajustés et le système apprend à prédire des résultats à partir des informations qu’il traite.

Les points de contrôle agissent comme des instantanés de l’état actuel du modèle (données, paramètres et réglages) à de nombreux moments de l’entraînement. Enregistrés sur des périphériques de stockage toutes les minutes, ou toutes les quelques minutes, ces instantanés permettent aux développeurs de garder une trace de la progression du modèle et d’éviter de perdre un travail précieux en cas d’interruptions inattendues.

Principaux avantages de la création de points de contrôle.

1. Protection en cas d'interruption de l'alimentation. L'un des avantages les plus immédiats et pratiques de la création de points de contrôle est la protection des tâches d'entraînement en cas de pannes système, de coupures de courant ou de plantages. Si un modèle d'IA travaille depuis plusieurs jours et que le système est victime d'une panne, tout reprendre à zéro constituerait une perte de temps et de ressources énorme. Les points de contrôle permettent de s’assurer que le modèle peut reprendre à partir du dernier état enregistré, ce qui évite d’avoir à recommencer l’entraînement depuis le début. Ceci est particulièrement utile pour les modèles d’IA dont l’entraînement peut durer des semaines, voire des mois.
2. Amélioration et optimisation des modèles. La création de points de contrôle ne sert pas uniquement à se protéger contre les défaillances ; elle permet également d’effectuer des ajustements et des optimisations. Les développeurs de systèmes d’IA testent souvent différents paramètres, ensembles de données et configurations pour améliorer la précision et l’efficacité des modèles. En enregistrant des points de contrôle tout au long de l'entraînement, les développeurs peuvent analyser les états passés, suivre la progression du modèle et ajuster les paramètres afin d'orienter l'entraînement dans une autre direction. Ils peuvent modifier les réglages des processeurs graphiques (GPU), les entrées de données ou l'architecture du modèle. Les points de contrôle permettent de comparer différentes exécutions et d'identifier à quel endroit des modifications améliorent ou dégradent les performances. Les développeurs peuvent ainsi optimiser l’entraînement de l’IA et créer des modèles plus robustes.
3. Respect des lois et protection de la propriété intellectuelle. Avec l'évolution des réglementations sur l'IA dans le monde entier, les organisations sont de plus en plus tenues de conserver des traces de l'entraînement des modèles d'IA afin de se conformer aux cadres légaux et d'assurer la protection de la propriété intellectuelle. La création de points de contrôle permet aux entreprises d'attester de leur conformité en fournissant une trace transparente des données et des méthodologies utilisées pour entraîner leurs modèles. Cela leur permet de se protéger en cas de doute juridique et garantit que le processus d’entraînement peut être audité, si nécessaire. En outre, l’enregistrement des données de points de contrôle protège la propriété intellectuelle impliquée dans l’entraînement du modèle, telle que les ensembles de données ou les algorithmes propriétaires.
4. Gagner la confiance et garantir la transparence. L'importance de la transparence dans les systèmes d'IA ne peut être minimisée, d'autant que l'IA continue à être intégrée dans des processus de prise de décision de secteurs tels que la santé, la finance et les véhicules autonomes. L'une des clés pour développer une IA digne de confiance consiste à s'assurer que les décisions du modèle puissent être expliquées et remontées jusqu'à des entrées de données et des étapes de traitement spécifiques. La création de points de contrôle contribue à cette transparence en fournissant une trace de l'état du modèle à chaque étape de l'entraînement. Ces états enregistrés permettent aux développeurs et aux parties prenantes de suivre la progression du modèle, de vérifier que ses résultats sont cohérents avec les données sur lesquelles il a été entraîné et de garantir la responsabilité associée à la prise de décision.

Alors que les applications d'IA s'étendent au-delà des centres de données traditionnels, elles exigent de plus en plus souvent des capacités élevées et de hautes performances. Que ce soit dans le cloud ou sur site, les flux d'IA s'appuient sur des solutions de stockage offrant à la fois une capacité considérable et de hautes performances, deux atouts essentiels pour la création de points de contrôle.

Dans les centres de données d'IA, les processeurs, tels que les GPU, les CPU et les unités de traitement de tenseur (TPU), sont étroitement associés à une mémoire et à des SSD très performants pour former de puissants moteurs de calcul. Ces configurations gèrent les importantes charges de données liées à l'entraînement et offrent un accès rapide permettant d'enregistrer des points de contrôle en temps réel à mesure que les modèles progressent.

Tandis que les données transitent par ces systèmes, les points de contrôle et d'autres informations critiques sont conservés dans des clusters de stockage en réseau ou des magasins d'objets. Principalement basés sur des disques durs à capacité élevée, ces clusters permettent la conservation des points de contrôle sur de longues périodes, pour répondre aux besoins d'évolutivité et de conformité. Cette infrastructure de stockage en couches permet un fonctionnement efficace des points de contrôle, en équilibrant un accès rapide avec une conservation à long terme des données.

Fonctionnement pratique de la création de points de contrôle.

La création de points de contrôle a généralement lieu à des intervalles réguliers, compris entre toutes les minutes et toutes les quelques minutes, en fonction de la complexité et des besoins de la tâche d'entraînement.

Une pratique courante consiste à écrire des points de contrôle toutes les minutes ou plus sur des SSD, ce qui offre des vitesses d'écriture extrêmement élevées pour un accès rapide aux données pendant l'entraînement actif. Les SSD n’étant pas adaptés au stockage à long terme de grands volumes de données, de nouveaux points de contrôle remplacent les anciens pour une bonne gestion de l’espace.

Les tâches d'entraînement de l'IA génèrent souvent d'énormes quantités de données sur de longues périodes, ce qui rend le stockage en masse essentiel. À titre d'exemple, toutes les cinq minutes environ, les développeurs de systèmes d'IA enregistrent des points de contrôle sur des disques durs, qui jouent un rôle essentiel pour la conservation dans le temps des grands volumes de données liés aux points de contrôle. Avec un rapport coût/To supérieur à 6:1 en moyenne par rapport aux SSD, les disques durs constituent la solution la plus évolutive et la plus économique, et la seule option pratique pour la conservation de données à grande échelle requise pour garantir la fiabilité de l’IA.

Par ailleurs, contrairement aux SSD, qui se dégradent avec les cycles d’écriture fréquents en raison de l’usure des cellules de la mémoire Flash, les disques durs utilisent un stockage magnétique qui peut fonctionner en continu sans perte d’intégrité. Cette longévité permet aux disques durs de garantir la fiabilité des données sur le long terme et donc aux organisations de conserver des points de contrôle pour une durée indéterminée, ainsi que de revenir sur les entraînements précédents et de les analyser bien après le déploiement du modèle, ce qui favorise le développement d’une IA solide et le respect des exigences de conformité.

La boucle infinie des données d’IA et son rôle dans les flux d’IA.

Le développement de l'IA peut être vu comme un processus cyclique, souvent appelé boucle infinie de l'IA, qui met en valeur l'interaction continue entre les différentes étapes d'approvisionnement en données, d'entraînement des modèles, de création de contenus, de stockage de contenus, de conservation des données et de réutilisation. Ce cycle permet d’améliorer constamment les systèmes d’IA. Dans cette boucle, les données alimentent les modèles d’IA, et les résultats d’une étape deviennent des entrées des étapes suivantes, ce qui conduit à un ajustement continu et itératif des modèles.

La procédure commence par des données source, où des ensembles de données bruts sont collectés et préparés en vue de l'entraînement. Une fois approvisionnées, ces données sont utilisées pour entraîner les modèles, étape où entre en jeu la création de points de contrôle. Comme nous l'avons expliqué précédemment, les points de contrôle servent de garde-fous pendant l'entraînement du modèle, en permettant aux développeurs de systèmes d'IA d'enregistrer leur progression, d'éviter de perdre leur travail en raison d'interruptions et d'optimiser le développement du modèle. Une fois les modèles entraînés, ils sont utilisés pour créer du contenu, par exemple lors de tâches d'inférence telles que la génération d'images ou l'analyse de texte. Ces résultats sont ensuite stockés pour une utilisation future, la mise en conformité et l’assurance qualité, avant que les données ne soient finalement conservées et réutilisées pour alimenter l’itération suivante du modèle d’IA.

Dans cette boucle infinie, la création de points de contrôle est un élément essentiel, tout particulièrement durant la phase d'entraînement du modèle. En stockant les états des modèles et en préservant les données tout au long de la boucle, les systèmes d'IA gagnent en fiabilité et en transparence à chaque cycle.

Pourquoi les disques durs sont essentiels pour la création de points de contrôle pour l'IA.

Les besoins en stockage des systèmes d’IA sont immenses. Plus la taille et la complexité des modèles augmentent, plus la nécessité de disposer de solutions de stockage évolutives et économiques croît. Les disques durs, en particulier dans les architectures de centres de données, servent d’ossature au stockage des points de contrôle d’IA pour plusieurs raisons :

• Évolutivité. Les modèles d’IA peuvent générer des pétaoctets de données. Grâce à des avancées révolutionnaires en matière de densité surfacique, les disques durs offrent la capacité nécessaire pour stocker les points de contrôle de ces tâches d’entraînement à grande échelle sur le long terme.
• Rentabilité. Par rapport aux SSD, les disques durs offrent un coût par téraoctet bien inférieur (rapport de 6:1), ce qui en fait une solution plus viable pour le stockage d’ensembles de données et de points de contrôle volumineux, sans engendrer de coûts prohibitifs.
• Efficacité énergétique et durabilité. En fonctionnement, les disques durs consomment 4 fois moins d'énergie par téraoctet que les SSD, ce qui représente des économies d'énergie considérables. En outre, leur quantité de carbone incorporé par téraoctet est 10 fois inférieure, ce qui en fait une solution plus durable pour le stockage des points de contrôle d’IA à grande échelle dans les centres de données.
• Longévité. Les disques durs sont conçus pour conserver des données à long terme, garantissant ainsi l'accès aux données des points de contrôle aussi longtemps que nécessaire. Ceci est essentiel pour s'assurer que les modèles d'IA pourront être consultés, vérifiés et améliorés avec le temps.

Comme nous l'avons vu précédemment, dans certaines charges de travail d'IA, des points de contrôle sont écrits toutes les minutes sur des SSD, mais seul un point sur cinq est stocké sur les disques durs pour une conservation à long terme. Cette approche hybride optimise à la fois la vitesse et l’efficacité du stockage. Les SSD gèrent les besoins en performances immédiats, tandis que les disques durs stockent les données nécessaires à la conformité, à la transparence et à l’analyse à long terme.

Le rôle des points de contrôle dans une IA digne de confiance.

Dans le contexte plus large du développement de l'IA, le rôle des points de contrôle est essentiel pour s'assurer que les résultats de l'IA sont légitimes. Le terme « IA digne de confiance » désigne la capacité à créer des systèmes non seulement précis et efficaces, mais également transparents, responsables et explicables. Les modèles d’IA doivent être fiables et en mesure de justifier leurs résultats.

Les points de contrôle permettent en fin de compte aux développeurs de systèmes d’IA de « montrer leur travail ». En enregistrant l’état du modèle à plusieurs reprises tout au long du processus d’entraînement, les points de contrôle gardent une trace de la prise de décision, vérifient l’intégrité des données et des paramètres du modèle, et identifient tout problème ou toute inefficacité potentielle devant être corrigée.

De plus, les points de contrôle contribuent à renforcer la confiance en garantissant que les systèmes d’IA peuvent être audités. Les cadres réglementaires, présents et futurs, exigent que les systèmes d’IA soient explicables et que leurs processus de prise de décision soient traçables. Les points de contrôle permettent aux organisations de répondre à ces exigences en conservant des traces détaillées du processus d’entraînement des modèles, des sources de données et des parcours de développement.

La création de points de contrôle constitue un outil essentiel pour les charges de travail d’IA. Elle joue un rôle crucial dans la protection des tâches d’entraînement, l’optimisation des modèles, et la garantie de transparence et de fiabilité. Tandis que l’IA continue de progresser et d’influencer la prise de décision dans tous les secteurs, le besoin en solutions de stockage évolutives et économiques n’a jamais été aussi grand. Les disques durs jouent un rôle central dans les processus de contrôle. Ils permettent aux organisations de stocker, de consulter et d’analyser les vastes quantités de données générées lors de l’entraînement des modèles d’IA.

En s’appuyant sur les points de contrôle, les développeurs de systèmes d’IA peuvent concevoir des modèles non seulement efficaces, mais également dignes de confiance.