distributed_training_guide

分布式训练指南🧠

分布式训练是提升模型训练效率的关键技术，尤其在处理大规模数据和复杂模型时。以下是核心要点：

1. 常见架构🧱

• 数据并行：将数据分割后分发到多个设备，通过数据_并行图片展示其原理

- **模型并行**：按模块划分模型到不同设备，`模型_并行`图片说明部署方式 - **混合并行**：结合数据与模型并行，适用于超大规模模型，参考[弹性_框架](/distributed_training_basics)深入理解

2. 关键技术🔧

• 通信优化：使用梯度同步算法（如AllReduce）降低延迟
• 弹性框架：TensorFlow Horovod、PyTorch Distributed等工具，弹性_框架图片展示组件

- **资源调度**：Kubernetes + Horovod实现动态资源分配

3. 实践建议💡

• 优先选择支持优化_策略的框架

- 从单机训练逐步迁移至分布式环境，关注[模型训练入门](/model_training) - 使用`GPU_集群`图片规划硬件部署

通过合理配置分布式训练，可将训练速度提升数倍甚至十倍，但需注意负载均衡与通信开销的平衡。需要进一步了解可访问分布式训练进阶