DeepSeek进阶开发与应用4:DeepSeek中的分布式训练技术
随着深度学习模型和数据集规模的扩大,单机训练已无法满足需求,分布式训练技术应运而生。DeepSeek框架支持数据并行和模型并行两种模式,通过将计算任务分配到多个节点上并行执行,显著提高训练效率。本文介绍DeepSeek中的分布式训练技术,包括配置与启动方法,帮助用户轻松实现大规模模型训练。数据并行通过`MirroredStrategy`同步梯度,适用于大多数模型;模型并行则通过`ParameterServerStrategy`异步处理大模型。DeepSeek简化了分布式环境配置,支持单机多卡和多机多卡等场景。