Python分布式机器学习
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浙江嘉兴
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作者(美)冠华·王|责编:贾小红|译者:姜大为
出版社清华大学
ISBN9787302633112
出版时间2023-04
装帧平装
开本其他
定价99元
货号31741250
上书时间2024-11-28
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商品详情
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- 商品描述
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目录
第1篇 数据并行
第1章 拆分输入数据
1.1 单节点训练太慢
1.1.1 数据加载带宽和模型训练带宽之间的不匹配
1.1.2 流行数据集的单节点训练时间
1.1.3 使用数据并行加速训练过程
1.2 数据并行
1.2.1 随机梯度下降
1.2.2 模型同步
1.3 超参数调优
1.3.1 全局批次大小
1.3.2 学习率调整
1.3.3 模型同步方案
1.4 小结
第2章 参数服务器和All-Reduce
2.1 技术要求
2.2 参数服务器架构
2.2.1 参数服务器架构中的通信瓶颈
2.2.2 在参数服务器之间分片模型
2.3 实现参数服务器
2.3.1 定义模型层
2.3.2 定义参数服务器
2.3.3 定义工作节点
2.3.4 在参数服务器和工作节点之间传递数据
2.4 参数服务器的问题
2.4.1 情况1——更多参数服务器
2.4.2 情况2——更多工作节点
2.4.3 参数服务器架构为从业者带来了很高的编码复杂度
2.5 All-Reduce架构
2.5.1 Reduce
2.5.2 All-Reduce
2.5.3 RingAll-Reduce
2.6 集体通信
2.6.1 Broadcast
2.6.2 Gather
2.6.3 All-Gather
2.7 小结
第3章 构建数据并行训练和服务管道
3.1 技术要求
3.2 数据并行训练管道概述
3.2.1 输入预处理
3.2.2 输入数据分区
3.2.3 数据加载
3.2.4 数据训练
3.2.5 模型同步
3.2.6 模型更新
3.3 单机多GPU和多机多GPU
3.3.1 单机多GPU
3.3.2 多机多GPU
3.4 检查点和容错
内容摘要
本书详细阐述了与分布式机器学习相关的基本解决方案，主要包括拆分输入数据、参数服务器和All-Reduce、构建数据并行训练和服务管道、瓶颈和解决方案、拆分模型、管道输入和层拆分、实现模型并行训练和服务工作流程、实现更高的吞吐量和更低的延迟、
数据并行和模型并行的混合、联合学习和边缘设备、弹性模型训练和服务、进一步加速的高级技术等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一
步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
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