机器学习PAI ps数量、ps cpu数量、ps内存、worker数量、worker cpu数量和worker内存怎么设置？
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机器学习 PAI 中的 ps（Parameter Server）和 worker 是分布式训练中的重要组件，它们的数量、CPU 数量和内存设置需要根据你的具体需求和环境进行调整。以下是一些常见的考虑因素和建议：
PS 数量：PS 负责存储和更新模型参数，通常在分布式训练中起到协调和同步的作用。PS 的数量取决于你的模型大小、数据规模和计算资源等因素。一般来说，较大的模型和数据集可能需要更多的 PS 来处理参数。通常建议至少有 2 个或以上的 PS。
PS CPU 数量和内存：PS 的 CPU 数量和内存应该根据模型参数的大小和训练过程中的计算需求进行配置。较大的模型和数据可能需要更多的 CPU 和内存来存储和处理参数。可以根据实验和性能测试，逐步增加 CPU 数量和内存，并观察训练性能和资源利用情况。
Worker 数量：Worker 是执行实际训练计算的节点，负责处理数据并更新参数。Worker 的数量可以根据数据集的大小、计算资源和训练速度要求进行设置。通常，如果数据集较大且计算资源充足，可以增加 Worker 的数量以加速训练过程。
Worker CPU 数量和内存：Worker 的 CPU 数量和内存应该根据数据处理和模型计算的需求进行配置。较大的数据集和复杂的模型可能需要更多的 CPU 和内存来处理计算任务。可以通过实验和性能测试，逐步增加 CPU 数量和内存，以提高训练效率和性能。
需要注意的是，以上建议仅供参考，具体的设置应该根据你的实际情况和资源限制进行调整。可以先进行一些实验和性能测试，观察训练速度、资源利用和模型性能等指标，并根据结果来优化配置。此外，在分布式训练中，还可以使用自动调参工具或优化算法来帮助确定合适的参数配置。
https://help.aliyun.com/document_detail/154186.html?spm=a2c4g.154185.0.0.595666d2MCmuJI#table-dpu-hzq-cis
可以看一下这个参数说明，具体要申请多少跟模型大小、feature数量之类的有关，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
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