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个人学习过程记录----------官网链接：Horovod with PyTorch — Horovod documentation实验背景：数据集的大小、模型的复杂度(存储和计算量)，以及当下计算设备的硬件资源的利用，都影响着模型训练时间。同时为追求模型的最佳效果，模型复杂度也相当高。实验目的：利用Horovod实现Pytorch算法分布式训练。当前分布式深度学习方式：(1) 模型并行VS 数

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方法1. 通过yaml文件部署或创建pod[root@xxxxx]# vi test.yaml# 填入下面内容：apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: web-applabels:role: approlespec:containers:- name: web-app-contimage: nginxports:- name: web-app-portconta