Treinamento Distribuído

term_id: distributed_training

Category: training_techniques

Definition

O Treinamento Distribuído acelera a convergência do modelo paralelizando a computação em várias GPUs ou nós. As técnicas incluem paralelismo de dados, onde cada trabalhador processa um subconjunto dos dados, e paralelismo de modelo.

Summary

Um método de treinamento de modelos de aprendizado de máquina que divide dados ou computações entre vários dispositivos ou servidores.

Key Concepts

  • Paralelismo de Dados
  • Paralelismo de Modelo
  • Clusters de GPU
  • Sincronização de Gradientes

Use Cases

  • Treinamento de grandes modelos de linguagem
  • Aceleração do processamento de conjuntos de dados de visão computacional
  • Redução do tempo de treinamento para redes neurais complexas