数据并行与模型并行
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分布式机器学习，如何在多节点环境中高效训练模型？
分布式机器学习是利用多个计算节点（也称为工作者，Worker）进行机器学习或者深度学习的算法和系统，旨在提高性能、保护隐私，并可扩展至更大规模的训练数据和更大的模型，以下是对分布式机器学习的详细介绍：1、分布式机器学习概述定义与目标：分布式机器学习是指通过多个计算节点并行处理数据，以加速模型的训练过程或处理更大……
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如何实现有效的分配深度学习？
深度学习中的分配策略在深度学习中，资源的有效分配是提升模型性能和训练效率的关键因素之一，本文将探讨几种常见的深度学习分配策略，包括数据分配、计算资源分配和参数更新分配，并通过表格形式进行对比分析，1. 数据分配策略数据分配策略主要关注如何将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以及在多GPU或多节点环境下如何分配……
