Entraînement Distribué
term_id: distributed_training
Category: training_techniques
Definition
L’Entraînement Distribué accélère la convergence du modèle en parallélisant les calculs sur plusieurs GPU ou nœuds. Les techniques incluent le parallélisme des données, où chaque processeur traite un sous-ensemble des données, et le parallélisme des modèles
Summary
Une méthode d’entraînement des modèles d’apprentissage automatique consistant à répartir les données ou les calculs sur plusieurs appareils ou serveurs.
Key Concepts
- Parallélisme des Données
- Parallélisme des Modèles
- Clusters GPU
- Synchronisation des Gradients
Use Cases
- Entraînement de grands modèles de langage
- Accélération du traitement des ensembles de données de vision par ordinateur
- Réduction du temps d’entraînement pour les réseaux neuronaux complexes