Capítulo 5. Sistemas distribuidos y comunicaciones
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
La Parte I de este libro presenta los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo de pila completa, describiendo los fundamentos teóricos y técnicos para desarrollar modelos de aprendizaje profundo de forma eficiente. Los cuatro primeros capítulos expusieron la interacción entre hardware, software, datos y algoritmos para materializar aplicaciones de aprendizaje profundo. La Parte II ampliará los conocimientos adquiridos hasta ahora para aplicarlos a los sistemas distribuidos y explorar cómo puede utilizarse una flota de dispositivos informáticos para ampliar el desarrollo de modelos.
En este capítulo, conocerás los tipos de sistemas distribuidos y sus correspondientes retos. También conocerás las diversas topologías y técnicas de comunicación que existen hoy en día para permitir el aprendizaje profundo en un entorno distribuido. Para facilitar la barrera de entrada a la infraestructura, este capítulo analiza brevemente algunos de los programas y marcos para gestionar tus procesos e infraestructura a escala.
Este capítulo también destaca algunas de las atractivas infraestructuras de aprendizaje profundo a escala masiva que existen en la actualidad. La gestión de la infraestructura es un proceso bastante complicado y debe ser propiedad de expertos como DevOps y MLOps. Puedes optar por saltarte "Escalado de la ...
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