文件名称:
paddle-operator:利用EDL和Volcano的Kubernetes进行弹性深度学习培训-源码
开发工具:
文件大小: 180kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-19
详细说明：桨式操作器
桨操作者目前正在利用EDL和Volcano项目。
EDL： ：
火山： ：
带有K8S Operator的EDL主要简化了分布式培训程序。通过检查点的能力，EDL可以容忍培训过程中的工人错误，从而使培训过程中的工人数量变得灵活。通过无服务器模式，整个培训任务可以从数量相对较少的工人开始。当群集资源足够时，请扩大整个培训任务中的工作人员数量，缩短作业启动时间，并尽快查看第一次迭代的结果。同时，通过在线/离线服务联合部署提高了集群的整体利用率，并提高了研发效率。
在调度程序级别，Volcano中的帮派调度用于整体发送任务，但是可以随时增加或减少工人数量。在这种情况下，训练仍然可以完全收敛。 EDL已在Wide＆Deep模型和xDeepFM模型上得到验证。
在线/离线服务联合部署的能力反映在运行各种在线服务的生产集群中，通常有必要预留多余的资源来应对用户请求的突然增加。我们希望
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