分布式训练是一种在多台计算机上并行执行机器学习模型训练的技术。它可以显著提高训练速度和效率，尤其是在处理大规模数据集时。
分布式训练的优势
- 加速训练过程：通过在多台机器上并行计算，可以大幅缩短训练时间。
- 处理大规模数据：分布式训练可以处理比单机训练更大的数据集。
- 提高模型精度：通过使用更多的计算资源，可以提高模型的精度。
分布式训练的挑战
- 通信开销：在多台机器之间传输数据和同步状态可能会带来额外的开销。
- 容错性：确保在机器故障时系统仍然能够正常运行是一个挑战。
示例
假设我们有一个神经网络模型，可以通过以下方式在多台机器上分布式训练：
- 数据划分：将数据集划分为多个部分，每台机器负责训练一部分。
- 模型参数同步：定期同步每台机器上的模型参数，以确保所有机器上的模型保持一致。
Distributed Training Architecture
更多关于分布式训练的深入内容，请参考分布式训练教程。