Odborná definícia
Odborná definícia
Distributed training je tréning modelu rozdelený medzi viac procesorov, grafických kariet alebo uzlov s koordinovanou výmenou parametrov, gradientov či dát.
Zrozumiteľné vysvetlenie
Zrozumiteľné vysvetlenie
Jednoducho povedané, Distributed training je tréning modelu rozdelený medzi viac procesorov, grafických kariet alebo uzlov s koordinovanou výmenou parametrov, gradientov či dát. V praxi sa sleduje dostupnosť, výkon, náklady, pozorovateľnosť, bezpečnosť a možnosť bezpečného návratu.
Časté otázky
Časté otázky
Čo je Distributed training?
Distributed training je tréning modelu rozdelený medzi viac procesorov, grafických kariet alebo uzlov s koordinovanou výmenou parametrov, gradientov či dát.
Na čo sa Distributed training používa?
Použitie závisí od konkrétnej úlohy a očakávaného výsledku. V praxi sa sleduje dostupnosť, výkon, náklady, pozorovateľnosť, bezpečnosť a možnosť bezpečného návratu.
Ako sa Distributed training overuje v praxi?
Overenie sa robí na reprezentatívnych dátach alebo scenároch, voči jasnej porovnávacej základni a pomocou metrík zodpovedajúcich reálnemu cieľu. Kontrola má zahŕňať aj hraničné prípady, neistotu a prevádzkové náklady.
Aké riziká alebo obmedzenia treba pri Distributed training sledovať?
Rizikom je výpadok, nekonzistentná verzia, neprimerané náklady, únik údajov alebo nemožnosť reprodukovať výsledok. Prevádzka potrebuje monitoring, verziovanie a bezpečný návrat.
Čím sa Distributed training líši od súvisiacich pojmov?
Distributed training sa od pojmov Edge AI, Deployment, CUDA odlišuje funkciou, vstupmi, spôsobom výpočtu a účelom výsledku. Súvisiace pojmy môžu spolupracovať, nie sú však automaticky zameniteľné.
Súvisiace pojmy
Súvisiace pojmy
Zdroje a redakčná stopa
Zdroje a redakčná stopa
- ISO/IEC 22989:2022
- NIST AI Risk Management Framework 1.0
- OECD AI Principles
- Primárna odborná literatúra podľa typu pojmu
Definícia je autorská odborná syntéza. Pri právnych a regulačných rozhodnutiach má prednosť aktuálne oficiálne znenie predpisu a posúdenie konkrétneho prípadu.