如何使用分布式训练框架StarServer进行分布式训练
分布式训练框架用于加速模型训练、处理海量数据并提高系统稳定性和资源利用率。它通过将模型分布在多个计算节点上实现并行计算，从而缩短训练时间，适应大数据集和大模型的训练需求。本文介绍如何使用分布式训练框架StarServer进行分布式训练。
Python 分布式计算框架 PP (Parallel Python)：集群模式下的实践探索
该文章是我在2016年发布在某sdn上的，搬运过来。 背景介绍 在现代计算领域，随着硬件性能的提升，特别是多核处理器和大规模集群的普及，分布式计算成为提高程序效率和处理大规模数据的关键手段。Parallel Python（简称PP）作为一款轻量级的分布式计算框架，旨在简化Python代码在SMP系统（多处理器或多核心）和集群环境中的并行执行。尽管网络上不乏关于PP单机多...
如何使用分布式通信框架gRPC++进行分布式训练
使用DLC进行深度学习训练时，您可以使用gRPC++分布式训练，从而加速模型训练。本文介绍如何开启分布式通信框架gRPC++。
【分布式技术专题】「授权认证体系」深度解析OAuth2.0协议的原理和流程框架实现指南（授权流程和模式）
背景介绍 在传统的客户端-服务器身份验证模式中，客户端请求服务器上访问受限的资源（受保护的资源）时，需要使用资源所有者的凭据在服务器上进行身份验证。资源所有者为了给第三方应用提供受限资源的访问权限，需要与第三方共享它的凭据。这就导致一些问题和局限： 安全问题：第三方应用需要存储资源所有者的凭据以供将来使用，该凭据通常是明文密码，服务器需要支持密码身份认证，尽管密码认证有固有的安全缺陷。 ...
《微服务实战》 第三十章 分布式事务框架seata TCC模式
前言本章节介绍分布式事务框架seata TCC模式，上一章节介绍seata以及集成到Springboot、微服务框架里。1、TCC模式一个分布式的全局事务，整体是 两阶段提交 的模型。全局事务是由若干分支事务组成的，分支事务要满足 两阶段提交 的模型要求，即需要每个分支事务都具备自己的：一阶段 prepare 行为二阶段 commit 或 rollback 行为根据两阶段行为模式的不同，我们将分....
《微服务实战》 第二十九章 分布式事务框架seata AT模式（下）
3.1.1.3、下载config.texhttps://github.com/seata/seata/tree/develop/script/config-center/config.text 保存到seata根目录，文件名config.txt#For details about configuration items, see https://seata.io/zh-cn/docs/user/....
《微服务实战》 第二十九章 分布式事务框架seata AT模式（上）
前言本章节介绍微服务分布式项目中，使用的事务框架seata。官网：http://seata.io/zh-cn/springcloud-nacos-seata：https://github.com/seata/seata-samples/tree/master/springcloud-nacos-seata1、概念Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服....
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阿里云分布式应用服务
企业级分布式应用服务 EDAS（Enterprise Distributed Application Service）是应用全生命周期管理和监控的一站式PaaS平台，支持部署于 Kubernetes/ECS，无侵入支持Java/Go/Python/PHP/.NetCore 等多语言应用的发布运行和服务治理 ，Java支持Spring Cloud、Apache Dubbo近五年所有版本，多语言应用一键开启Service Mesh。
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