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深度学习分布式训练方法及示例
本文介绍了深度学习领域中的数据并行、模型并行和管道并行方法,以及在Kubernetes中支持数据并行训练的示例训练服务。阅读后将全面了解分布式训练的工作原理和代码模式。- 99
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PyTorch : Distributed Data Parallel 详解
本文详细地说明了 PyTorch 框架下 Distributed Data Parallel (DDP) 的使用方式,包括其概念辨析、基本原理、常见问题及解决方案,以及与 Data Parallel 模式的比较。读者将学习如何使用 DDP 进行多机多卡训练,提高效率并克服 Data Parallel 模式的固有缺陷。- 95
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深度学习模型训练方法及九大深度学习库推荐
本文介绍了训练大型深度学习模型的两种方法:数据并行和模型并行,以及推荐了九大深度学习库,包括Megatron-LM、DeepSpeed、FairScale等,可提升训练和推理时的效率。- 308
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大模型分布式训练并行技术组合方案详解
本文详细介绍了大模型分布式训练中常见的并行技术组合方案,包括数据并行、流水线并行、张量并行等,并分析了它们的优势和适用场景。了解这些技术组合方案对于进行大规模深度学习模型训练非常重要。- 154
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