🚀 分布式训练框架概览：AI模型训练的高效解决方案

在AI模型训练中，分布式训练框架通过多设备/多节点协作显著提升计算效率。以下是主流框架及特点：

📌 主流分布式训练框架

1. TensorFlow

   • 支持分布式训练的内置工具：tf.distribute
   • 适用场景：大规模数据集、多GPU/TPU集群
   

2. PyTorch

   • 通过torch.distributed实现分布式训练
   • 优势：动态计算图、易调试
   

3. Horovod

   • 基于MPI的分布式训练框架（支持TensorFlow/PyTorch/Keras）
   • 特点：简化多机多卡训练流程
   

4. Apache Flink

   • 实时数据处理与分布式训练结合的框架
   • 适用：流式机器学习任务
   

🧠 应用场景示例

• 超大规模模型训练：如GPT、BERT等
• 多机多卡集群：利用数据并⾏和模型并⾏技术
• 边缘计算扩展：通过分布式框架部署轻量化模型

📚 扩展阅读

如需深入了解分布式训练原理，可访问分布式训练技术详解获取更系统的知识图谱。