分布式深度学习框架目的只有一个:解决超大模型的训练问题,主要针对两种场景:一个具有超大规模的 dense(密集) 参数的模型,比如 NLP、CV 等;另一个是具有超大规模 sparse(稀疏)参数的模型,比如推荐模型。前一种场景重计算,主要采用 GPU 训练,通信采用 AllReduce 模式,后一种场景重存储和 I/O(参数读写),主要采用的...
1.1 分布式机器学习介绍 分布式机器学习(distributed machine learning),是指利用多个计算/任务节点(Worker)协同训练一个全局的机器学习/深度学习模型(由主节点(Master)调度)。需要注意的是,分布式机器学习和传统的HPC领域不太一样。传统的HPC领域主要是计算密集型,以提高加速比为主要目标。而分布式机器学习还兼具数据密集...
分布式机器学习也称分布式学习,是指利用多个计算节点(也称工作节点,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。 联邦学习可以看作分布式学习的一种特殊类型,它可以进一步解决分布式机器学习遇到的一些困难,从而构建面向隐私保护的人工智能应用和产品。
2.2 PySpark分布式机器学习原理 在分布式训练中,用于训练模型的工作负载会在多个微型处理器之间进行拆分和共享,这些处理器称为工作器节点,通过这些工作器节点并行工作以加速模型训练。分布式训练可用于传统的 ML 模型,但更适用于计算和时间密集型任务,如用于训练深度神经网络。分布式训练有两种主要类型:数据并行及模型并行,...
分布式机器学习的核心思想是将数据和计算任务分发到多个节点上，然后协调它们的工作以完成模型训练。以下是分布式机器学习的基本工作原理：数据分割：首先，将大规模数据集分割成多个小批次或数据块，每个数据块分配给一个计算节点。模型初始化：在每个节点上初始化相同的模型参数。这些参数将在训练过程中进行更新。并行计算...
分布式深度学习技术有哪些? 分布式深度学习技术是指将深度学习模型的训练过程分布在多个计算资源上进行加速的技术。这样可以充分利用集群中的多个GPU、CPU或者多台计算机,加快深度学习模型的训练过程,提高训练效率。以下是一些常见的分布式深度学习技术: 数据并行:将训练数据划分成多个子集,每个计算节点使用一个子集来训练模型...
本文重点探讨分布式学习框架中针对随机梯度下降（SGD）算法的拜占庭问题。 分布式学习（Distributed Learning）是一种广泛应用的大规模模型训练框架。在分布式学习框架中，服务器通过聚合在分布式设备中训练的本地模型（local model）来利用各个设备的计算能力。分布式机器学习的典型架构——参数服务器架构中，包括一个服务器（...
在DDRL 研究中,通常使用框架代替算法或方法的表述,是因为这些框架并不针对特定的强化学习算法,它们更像是各种强化学习方法的分布式框架。一般来说,基本的 DDRL 主要有三个部分,它们构成了 single player single agent DDRL 方法: 行动者(Actors):通过与环境互动产生数据(轨迹或梯度)。
为什么说从思考分布式的特征出发,是一个可行的、系统的、循序渐进的学习方式呢,因为: (1)先有问题,才会去思考解决问题的办法 由于我们要提高可用性,所以我们才需要冗余;由于需要扩展性,所以我们才需要分片 (2)解决一个问题,常常会引入新的问题 比如,为了提高可用性,引入了冗余;而冗余又带来了副本之间的一致性问题...