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Python分布式机器学习 (美)冠华·王 著 姜大为 译 专业科技 文轩网
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https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html
Python分布式机器学习
降低机器学习的时间成本可以缩短模型训练的等待时间,加快模型更新周期。分布式机器学习使机器学习从业者能够将模型训练和推理时间缩短几个数量级。在本书的帮助下,你应该能够将你的Python开发知识用于启动和运行分布式机器学习的实现,包括多节点机器学习系统
本书详细阐述了与分布式机器学习相关的基本解决方案,主要包括拆分输入数据、参数服务器和All-Reduce、构建数据并行训练和服务管道、瓶颈和解决方案、拆分模型、管道输入和层拆分、实现模型并行训练和服务工作流程、实现更高的吞吐量和更低的延迟、数据并行和模型并行的混合、联合学习和边缘设备、弹性模型训练和服务、进一步加速的高级技术等内容。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书,也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
冠华·王是加州大学伯克利分校 RISELab 的计算机科学博士(导师为Ion Stoica教授)。他的研究主要集中在机器学习系统领域,包括快速集体通信、高效并行模型训练和实时模型服务等。他的研究得到了学术界和工业界的广泛关注。他曾受邀在很好大学(麻省理工学院、斯坦福大学、卡内基梅隆大学和普林斯顿大学)和大型科技公司(Facebook/Meta和微软)进行演讲。他在香港科技大学获得硕士学位,在中国东南大学获得学士学位。他在无线网络方面还有一些很好的研究。他喜欢踢足球,并且曾在加州湾区跑过多次半程马拉松。
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