Verteiltes Training
term_id: distributed_training
Category: training_techniques
Definition
Verteiltes Training beschleunigt die Modellkonvergenz durch Parallelisierung der Berechnungen über mehrere GPUs oder Knoten. Zu den Techniken gehören Datenparallelität, bei der jeder Worker einen Teil der Daten verarbeitet, und Mode…
Summary
Eine Methode zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen, bei der Daten oder Berechnungen auf mehrere Geräte oder Server aufgeteilt werden.
Key Concepts
- Datenparallelität
- Modellparallelität
- GPU-Cluster
- Gradientensynchronisation
Use Cases
- Training großer Sprachmodelle
- Beschleunigung der Verarbeitung von Computer-Vision-Datensätzen
- Reduzierung der Trainingszeit für komplexe neuronale Netze