分布式机器学习的参数服务器
发布时间：2018-11-12 15:20:41 所属栏目：业界 来源：今日头条
导读：副标题#e# 介绍 许多机器学习问题依赖大量的数据进行训练，然后进行推理。大型互联网规模的公司用tb或pb的数据进行训练，并从中创建模型。这些模型由权重组成，这些权重将优化大多数情况下的推理误差。权重/参数的数量以数十亿至数万亿的顺序排列。在这样大
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本文阐述了分布式机器学习的一些重要概念。从系统的角度来看，本文结合使用了一些很好的技术，比如一致哈希。基于范围的通信和支持消息传递的本机机器学习(ML)构造似乎是构建高效机器学习(ML)框架的良好洞察力。 【编辑推荐】
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