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大模型训练的集群架构 这里的集群架构是为了机器学习模型的分布式训练问题。深度学习的大模型目前主要是在集群中才能训练出来啦，而集群的架构也需要根据分布式并行、深度学习、大模型训练的技术来进行合理安排。 在2012年左右Spark采取了简单直观的数据并行的方法解决模型并行训练的问题，但由于Spark的并行梯度下降方法是同步阻断式的，且模型参数需通过全局广播的形式发送到各节点，因此Spark的并行梯度下降是相对低效的。 2014年李沐提出了分布式可扩展的Parameter Server架构，很好地解决了机器学习模型的分布式训练问题。Parameter Server不仅被直接应用在各大公司的机器学习平台上，而且也被集成在TensorFlow，Pytroch、MindSpore、PaddlePaddle等主流的深度框架中，作为机器学习分布式训练最重要的解决方案之一。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/Gefangenes/88291796?utm_source=bbsseo