随着机器学习的发展,模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。Tensorflow、Pytorch)的生命周期和数据分发,帮助训练框架获得更好的分布式能力。用户需要描述整个任务的训练资源,数据输入以及容错策略。实现更深度的集成,赋能开源训练框架。
随着机器学习的发展,模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。Tensorflow、Pytorch)的生命周期和数据分发,帮助训练框架获得更好的分布式能力。用户需要描述整个任务的训练资源,数据输入以及容错策略。实现更深度的集成,赋能开源训练框架。