Distribueret Træning
term_id: distributed_training
Category: training_techniques
Definition
Distribueret træning fremskynder modellens konvergens ved at parallelisere beregningen over flere GPU’er eller noder. Teknikker inkluderer dataparallelisme, hvor hver arbejdsenhed behandler en delmængde af data, og modelparallelisme, hvor modellen selv opdeles på tværs af enheder.
Summary
En metode til træning af maskinlæringsmodeller ved at opdele data eller beregninger på tværs af flere enheder eller servere.
Key Concepts
- Dataparallelisme
- Modelparallelisme
- GPU-klynger
- Gradient-synkronisering
Use Cases
- Træning af store sprogmodeller
- Accelerering af behandling af computer vision-datasets
- Reducering af træningstid for komplekse neurale netværk