Definition
El Entrenamiento Distribuido acelera la convergencia del modelo paralelizando el cálculo en múltiples GPU o nodos. Las técnicas incluyen paralelismo de datos, donde cada trabajador procesa un subconjunto de datos, y paralelismo de
Summary
Un método de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático que divide los datos o los cálculos entre múltiples dispositivos o servidores.
Key Concepts
- Paralelismo de Datos
- Paralelismo de Modelos
- Clústeres de GPU
- Sincronización de Gradientes
Use Cases
- Entrenar grandes modelos de lenguaje
- Acelerar el procesamiento de conjuntos de datos de visión por computadora
- Reducir el tiempo de entrenamiento de redes neuronales complejas