分布式训练是机器学习领域的一个重要话题，它允许我们使用多台计算机来加速模型训练过程。以下是一些关于分布式训练的基本概念和步骤。

基本概念

  • 并行计算：将计算任务分配到多个处理器上同时执行。
  • 分布式系统：由多个节点组成的系统，这些节点通过网络相互连接。
  • 集群：多个计算机组成的集合，它们协同工作以完成一个任务。

分布式训练步骤

  1. 数据分发：将训练数据集分割成多个小批次，并分配到不同的节点上。
  2. 模型初始化：在每个节点上初始化模型副本。
  3. 梯度更新：每个节点计算本地数据的梯度，并更新模型参数。
  4. 通信：节点之间交换梯度信息，以同步模型参数。
  5. 迭代：重复步骤 3 和 4，直到模型收敛。

实践示例

要了解更多关于分布式训练的实践，可以参考我们网站的分布式训练实践教程。

相关资源

Distributed Training