最近发现最新发布了一本机器学习书籍 《分布式机器学习模式》,本指南旨在提供从个人电脑到大规模分布式集群的机器学习扩展策略。 分布式机器学习系统赋予了开发人员处理庞大数据集、跨集群协作、运用自动化工具以及硬件加速的潜力。 本书分享了有效应对扩展机器学习系统挑战的最佳实践技巧和深层次策略。 作者简介和书籍受众 ...
代码的话和Keras实现其它分布式策略类似,用ParameterServerStrategy()替换MirroredStrategy()就行了。 Keras中另一个值得一提的分布式策略是OneDeviceStrategy。这个策略会将其范畴内的所有变量安置在指定的一个设备上,特别适用于切换到其它分布式策略之前的代码测试。 同步训练和异步训练各有利弊,需要根据硬件和网络条件进行...
分布式机器学习模式 唐源 著 梁豪 译 程序设计(新)专业科技 书店正版籍 清华大学 可开发票,现货速发 作者:分布式机器学习模式出版社:清华大学出版社出版时间:2024年09月 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥57.86 定价 ¥69.80 配送至 河南郑州市 至 北京市东城区 ...
在分布式训练同步模式下，num_steps的设置方法是根据总样本数、训练轮数、批次大小和工作节点数来计算的...
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在分布式领域中,流水线计算模式也类似,它是将一个大任务拆分为多个步骤执行,不同的步骤可以采用不同的进程执行。这,使得不同任务可以并行执行,从而提高了系统效率。 以机器学习中的数据预处理为例,假设现在有 5 个样本数据,每个样本数据进行数据预处理的流程,包括数据去重、数据缺失值处理、数据归一化 3 个步骤,且...
在使用大量数据进行模型训练时,最好是将训练作业分配给多个GPU(单一实例或者多个实例)。深度学习框架提供内置方法以支持多GPU训练或分布式训练。但除此之外,还有另外一种实现方法,即直接使用分布式深度学习框架(例如Horovod)。 Horovod是Uber公司打造的分布式深度学习开源框架,能够与TensorFlow、Keras、PyTorch以及Apache MXNet...
Google开发了一种分布式机器学习训练模型的方法:Federated Learning. 通常,标准的机器学习中,训练样本数据存储是在同一组服务器或者数据中心,比如Google构建了安全的云存储中心满足这样的需求。 然而,如果要从分散的个人用户的移动设备上训练模型,面临一些挑战:用户并不希望自己手机上的数据上传到云端;手机有比较高的网络延...
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