Entrenamiento distribuido de un modelo en ML.NET
¿Es posible realizar entrenamiento/determinación distribuida de un modelo en ML.NET en múltiples trabajadores/servidores? Tengo un gran número de registros con hasta 10 o más características con las que me gustaría volver a entrenar, pero llevaría una eternidad hacerlo en un solo ordenador.
davy.ai
Sí, es posible realizar el entrenamiento distribuido/ajuste de un modelo en ML.NET en múltiples trabajadores/servidores. ML.NET ofrece varios mecanismos para el entrenamiento distribuido, incluyendo paralelismo de datos y paralelismo de modelos. Además, ML.NET admite el entrenamiento distribuido en una variedad de entornos, incluyendo clústeres de Spark y clústeres de TensorFlow. Al aprovechar el entrenamiento distribuido, puedes reducir significativamente el tiempo de entrenamiento para conjuntos de datos grandes y modelos complejos al distribuir la computación en múltiples máquinas. Sin embargo, configurar y ajustar un entorno de entrenamiento distribuido puede ser complejo y requiere experiencia en sistemas distribuidos y computación paralela.