🚀 PyTorch 分布式训练教程 ⚙️

分布式训练是提升深度学习模型训练效率的核心技术，PyTorch 提供了多种实现方式。以下是关键内容概览：

🧠 1. 常见分布式训练方法

• 数据并行（Data Parallelism）
  使用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel，每个进程处理不同数据子集。

  [点击了解详细实现](/pytorch/parallel_training)

• 模型并行（Model Parallelism）
  将模型拆分到不同设备，适合大模型训练。

  

• 混合并行（Hybrid Parallelism）
  结合数据与模型并行，优化资源利用率。

  

📚 2. 学习路径推荐

• PyTorch 官方分布式训练指南
• 多GPU训练实战案例
• 分布式训练与集群部署

🧪 3. 实践建议

• 使用 torch.distributed 初始化进程组
• 通过 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 包装模型
• 配合 torch.utils.data.DistributedSampler 分发数据
• 监控训练过程：PyTorch 性能调优工具

📌 提示：分布式训练需注意设备一致性与通信开销，建议从单机多卡开始实践。