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分布式机器学习原理与策略

上传者: 2021-04-09 16:43:36上传 PDF文件 60.62MB 热度 9次
ML规模化常常被低估。在多台机器上训练一个ML模型(最初是针对单个CPU/GPU实现的)到底需要什么?一些痛点是: (1) 需要编写许多新代码行来将代码转换为分布式版本; (2)需要大量调整代码以满足系统/统计性能,这是模型开发的附加过程...
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