分布式训练是人工智能领域的一个重要方向，它允许我们利用多台机器的资源来加速模型训练过程。以下是一些常用的分布式训练框架：
常见分布式训练框架
TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，支持分布式训练。
PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习库，同样支持分布式训练。
MXNet：由Apache Software Foundation维护的开源深度学习框架，具有高度可扩展性。
分布式训练优势
- 加速训练：利用多台机器的CPU或GPU资源，可以显著加快训练速度。
- 提高模型精度：分布式训练可以处理更大的数据集，从而提高模型的精度。