对于ps-worker模式，worker是同步训练还是异步训练呢？
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在阿里云机器学习PAI上使用ps-worker模式进行分布式训练时，worker节点可以实现异步训练。具体的来说，worker会在收到参数更新后立即进行训练，并将自己的参数更新发送给ps节点，而不必等待其他worker节点的训练结果。
使用异步训练可以在一定程度上提高分布式训练的效率，因为每个节点可以独立地更新参数，并不需要等待其他节点完成训练。但是，异步训练也可能会导致训练过程中的参数不稳定，甚至会影响训练结果的质量。因此，具体使用哪种训练方式，需要根据您的具体业务场景和数据特点来确定。
在使用ps-worker模式进行分布式训练时，您可以根据需要调整worker节点的数量和训练参数，以达到最佳的训练效果。同时，您还可以在PAI平台上进行可视化的监控和调试，帮助您更好地理解和优化训练过程。
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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