第28回：分散学習でのチェックポイント戦略

Hello there, ('ω')ノ

～AIの“大規模学習”を止めずに、無駄なく・安全に育てるために～

AIモデルのサイズが大きくなるにつれて、学習にも「分散処理」が欠かせなくなってきました。 1台のPCやGPUでは手に負えず、複数台のサーバーやGPUを同時に動かして学習する「分散学習」が標準となりつつあります。

こうした状況下で重要なのが、「もし途中で止まってしまったら？」「途中から再開できるようにするにはどうする？」というチェックポイント戦略です。

🧠 そもそも分散学習とは？

分散学習とは、一つのモデルを複数の計算機（サーバーやGPU）に分けて並列処理し、高速かつ大規模に学習を進める手法です。

単一のマシンでのチェックポイントと違い、分散環境では以下のような問題が起こります：

つまり、単に「保存すればいい」という話ではなく、設計が重要になります。

すべてのノード・プロセスが一斉に「はい、保存します」と同じタイミングで状態を保存します。

メリット： 確実に整った状態で保存される デメリット： 遅いノードが足を引っ張る（同期コストが高い）

各プロセスが独立して保存し、あとから再構築できるように設計する。

メリット： 学習が止まりにくくスムーズ デメリット： 状態の復元に工夫が必要。整合性を確認する処理が求められる

各ノードの結果を集めて、マスターノード（統括する親ノード）だけが保存処理を担当する形式。

メリット： ファイル構造がシンプルで管理しやすい デメリット： 通信量が集中する。ボトルネックになる可能性

戦略	実務での工夫ポイント
保存頻度	頻度を下げて「意味のあるタイミング」で保存する（例：1時間ごと or バリデーション改善時）
ファイルの命名ルール	ノード番号・タイムスタンプを明記すると復元しやすい
冗長構成	複数箇所に保存しておく（NFS + クラウドなど）ことで障害対策にも
保存確認	「保存完了」を各ノードが確認してから次へ進むフローを設ける

たとえば企業内でLLMを再学習（ファインチューニング）する場面でも：

このように設計することで、途中で止まっても、そこから再開して“ムダを最小化”できます。

Best regards, (^^ゞ