Addestramento Distribuito
term_id: distributed_training
Category: training_techniques
Definition
L’Addestramento Distribuito accelera la convergenza del modello parallelizzando i calcoli su più GPU o nodi. Le tecniche includono il parallelismo dei dati, in cui ogni elaboratore elabora un sottoinsieme dei dati, e il mode
Summary
Un metodo di addestramento dei modelli di machine learning che suddivide i dati o i calcoli su più dispositivi o server.
Key Concepts
- Parallelismo dei Dati
- Parallelismo del Modello
- Cluster GPU
- Sincronizzazione dei Gradienti
Use Cases
- Addestramento di grandi modelli linguistici
- Accelerazione dell’elaborazione di dataset per la visione artificiale
- Riduzione dei tempi di addestramento per reti neurali complesse