分布式训练¶
🎯 本节目标¶
了解大模型分布式训练的基本策略和概念。
📝 知识总结¶
主要并行策略¶
- 数据并行: 不同设备处理不同的数据批次
- 模型并行: 将模型参数分布到不同设备
- 流水线并行: 将模型层分布到不同设备，形成流水线
工程挑战¶
- 通信开销优化
- 内存管理
- 负载均衡
💬 面试问题解答¶
Q1: 分布式训练有哪些主要策略？¶
核心策略: - 数据并行: 简单但通信开销大 - 模型并行: 适合超大模型 - 混合并行: 结合多种策略的现代方案
✅ 学习检验¶
- [ ] 了解基本的并行训练概念
- [ ] 理解分布式训练的主要挑战