1、分布式机器学习：Python 加速模型训练与服务

分布式机器学习：Python 加速模型训练与服务

一、分布式机器学习背景与作者介绍

随着数据量的急剧增长，传统单节点的机器学习训练方式面临着训练时间过长的问题。例如在计算机视觉领域，像 MNIST 和 CIFAR - 10/100 这类数据集每个只有 50k 训练图像，而 ImageNet - 1k 数据集则包含超过 100 万训练图像。使用单 GPU 训练，在 CIFAR - 10/100 数据集上训练一个可用的模型只需几个小时，但在 ImageNet - 1K 数据集上则需要数天甚至数周。

为了解决这个问题，分布式机器学习应运而生，它能让机器学习从业者将模型训练和推理时间缩短几个数量级。

本书作者是 Guan Hua Wang，他是加州大学伯克利分校 RISELab 的计算机科学博士研究生，主要研究机器学习系统领域，包括快速集体通信、高效并行模型训练和实时模型服务等。他的研究受到了学术界和工业界的广泛关注，还曾受邀在顶尖大学和大型科技公司进行演讲。

二、数据并行性概述

为了加速模型训练过程，并行执行是常用的方法，其中最流行的并行模型训练方式是数据并行性。在数据并行训练中，每个 GPU 或节点都持有模型的完整副本，然后将输入数据划分为不相交的子集，每个 GPU 或节点仅负责对其中一个输入分区进行模型训练。由于每个 GPU 只在输入数据的子集上训练其本地模型，因此需要定期进行模型同步，以确保在每次训练迭代后，参与训练的所有 GPU 上的模型副本具有相同的参数值。

数据并行性也可应用于模型服务阶段。对于经过充分训练的模型，可能需要处理大量推理任务，分割推理输入数据也能减少端到端的模型服务时间。与数据并行训练的一个主要区