DISTRIBUTED TRAINING
连接你的算力
跨网段设备主动接入。训练、合入和调度各自独立运行。
DISTRIBUTED TRAINING
分布式训练
设备
先加入合入设备并启动,再启动训练设备。每次调度按实测吞吐预留至少一小时工作量。
小时任务
内部分批计算与持续上传;任务范围唯一,信息集访问会正常重叠。
| 任务 / 设备 | 本地进度 | 已接收迭代 | 预计时长 | 状态 |
|---|
下载设备端
Windows 解压后双击 start.cmd。Linux 服务使用 Docker:解压后执行 bash start-docker.sh,加载本机构建的镜像;首次输入角色和一次性加入码,之后直接启动。
训练设备需要保存 R/S 副本;合入设备需为主模型、恢复日志和蓝图预留磁盘空间。当前在线控制节点有独立缓存上限。