问一个关于机器学习API的问题，使用collective模式，要怎样设置呢

在使用集体通信（collective communication）模式时，你需要为每个进程分配角色，然后将它们组合成分组，以实现分布式训练。一般来说，在分布式训练中会有两种角色：PS（parameter server）和 worker。PS 角色负责组织并维护模型的参数，而 worker 角色则负责执行训练过程。

在使用 sok+hovorod 框架时，你可以使用 horovod.tensorflow.keras.callbacks.BroadcastGlobalVariablesCallback 类将参数从 PS 广播到所有 worker。这个类使用 Tensorflow 的 tf.distribute.Strategy API 自动检测配置并处理广播操作。你只需要将 group_embedding 参数设置为 collective，就可以在 sok+hovorod 中使用集体通信了。

需要注意的是，在使用集体通信时，同一组内的所有进程应该运行在同一台机器上，并且必须共享相同的网络。另外，你需要在 tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy 中设置 communication 参数为 hierarchical_copy 或 nccl，以启用 sok+hovorod 的分布式训练功能。

以下是一个示例代码片段，演示如何在 sok+hovorod 中设置集体通信模式：

import horovod.keras as hvd
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
from horovod.tensorflow.keras.callbacks import BroadcastGlobalVariablesCallback

# 初始化 sok+hovorod
hvd.init()

# 设置 Tensorflow 分布式策略
strategy = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy(
    communication=tf.distribute.experimental.CollectiveCommunication.HIERARCHICAL_COPY)

# 创建模型
with strategy.scope():
    model = create_model()

    # 编译模型
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

# 定义 sok+hovorod 回调
callbacks = [
    hvd.callbacks.BroadcastGlobalVariablesCallback(0),
    ModelCheckpoint(filepath='model.{epoch}.h5'),
]

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=128,
          callbacks=callbacks,
          epochs=10,
          verbose=1)

是的，不需要特别配置，参考用户文档即可，hybridbackend也正在支持类似的使用方式，5月份会推出此回答整理自钉群DeepRec用户群