阿里云文档 2025-07-07

在DLC中使用EPL实现训练加速

EPL(Easy Parallel Library)是高效易用的分布式模型训练框架,深度集成多种训练优化技术,提供了简单易用的API实现各种并行化策略。您可以使用EPL实现低成本、高性能分布式模型训练。本文为您介绍如何在DLC中使用EPL高效地进行分布式TensorFlow训练。前提条件在开始执行操...

文章 2024-12-16 来自:开发者社区

使用Python实现深度学习模型的分布式训练

在深度学习的发展过程中,模型的规模和数据集的大小不断增加,单机训练往往已经无法满足实际需求。分布式训练成为解决这一问题的重要手段,它能够将计算任务分配到多个计算节点上并行处理,从而加速训练过程,提高模型的训练效率。本文将详细介绍如何使用Python实现深度学习模型的分布式训练,并通过具体代码示例展示其实现过程。 ...

使用Python实现深度学习模型的分布式训练
文章 2024-09-24 来自:开发者社区

深度学习之分布式智能体学习

基于深度学习的分布式智能体学习是一种针对多智能体系统的机器学习方法,旨在通过多个智能体协作、分布式决策和学习来解决复杂任务。这种方法特别适用于具有大规模数据、分散计算资源、或需要智能体彼此交互的应用场景。分布式智能体学习结合了深度学习的表达能力和多智能体系统的灵活性,使其在机器人、自动驾驶、智能城市、以及网络优化等领域具有显著的应用潜力。 核心概念 分布式系统:分布式系统指的是由...

文章 2024-08-29 来自:开发者社区

构建可扩展的深度学习系统:PyTorch 与分布式计算

摘要 随着数据量和模型复杂度的增加,单个GPU或CPU已无法满足大规模深度学习模型的训练需求。分布式计算提供了一种解决方案,能够有效地利用多台机器上的多个GPU进行并行训练,显著加快训练速度。本文将探讨如何使用PyTorch框架实现深度学习模型的分布式训练,并通过一个具体的示例展示整个过程。 1. 引言 在深度学习中,模型的训...

文章 2024-07-09 来自:开发者社区

使用Python实现深度学习模型:分布式训练与模型并行化

引言 随着深度学习模型的复杂度和数据量的增加,单一设备的计算能力往往无法满足训练需求。分布式训练和模型并行化技术可以有效地加速模型训练过程,提高计算效率。本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的分布式训练与模型并行化。 所需工具 Python 3.xTensorFlow 或 PyTorch(本文以TensorFlow为例)Horov...

使用Python实现深度学习模型:分布式训练与模型并行化
文章 2024-06-20 来自:开发者社区

深度学习分布式模型

背景 随着各大企业和研究机构在PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet等深度学习框架上面训练模型越来越多,项目的数据和计算能力需求急剧增加。在大部分的情况下,模型是可以在单个或多个GPU平台的服务器上运行的,但随着数据集的增加和训练时间的增长,有些训练需要耗费数天甚至数周的时间,我们拿COCO和Google最近Release出来的Open Image dataset ...

文章 2022-11-20 来自:开发者社区

Whale 基于 Tensorflow 深度学习分布式训练框架|学习笔记

开发者学堂课程【PAL 平台学习路线:机器学习入门到应用:Whale 基于 Tensorflow 深度学习分布式训练框架】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/855/detail/14097Whale 基于 Tensorflow 深度学习分布式训练框架 内容介绍:一、Whale....

Whale 基于 Tensorflow 深度学习分布式训练框架|学习笔记
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

【云周刊】第209期:Perseus(擎天):统一深度学习分布式通信框架 [弹性人工智能]

本期头条Perseus(擎天):统一深度学习分布式通信框架 弹性人工智能近些年来,深度学习在图像识别,自然语言处理等领域快速发展。各种网络模型,需要越来越多的计算力来进行训练。以典型的中等规模的图像分类网络Resnet50为例,基准的训练精度为Top-1 76%, Top-5 为 93%,为达到此精度,一般需要将整个Imagenet数据集的128万张图片,训练90次(90 epoch). 这样的....

文章 2022-02-17 来自:开发者社区

Ali-Perseus(擎天):统一深度学习分布式通信框架 [弹性人工智能]

【作者】  驭策(龚志刚) 笋江(林立翔)蜚廉(王志明) 昀龙(游亮) 近些年来,深度学习在图像识别,自然语言处理等领域快速发展。各种网络模型,需要越来越多的计算力来进行训练。以典型的中等规模的图像分类网络Resnet50为例,基准的训练精度为Top-1 76%, Top-5 为 93%,为达到此精度,一般需要将整个Imagenet数据集的128万张图片,训练90次(90 epoch)....

Ali-Perseus(擎天):统一深度学习分布式通信框架 [弹性人工智能]
文章 2022-02-16 来自:开发者社区

如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与learning rate的关系?

问题详情: 在深度学习进行分布式训练时,常常采用同步数据并行的方式,也就是采用大的batch size进行训练,但large batch一般较于小的baseline的batch size性能更差,请问如何理解调试learning rate能使large batch达到small batch同样的收敛精度和速度? 回答: 最近在进行多GPU分布式训练时,也遇到了large batch与learn.....

如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与learning rate的关系?

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