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简介： 在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练。 原文链接：https://towardsdatascience.com/distributed-model-training-in-pytorch-using-distributeddataparallel-d3d3864dc2a7 随着以ChatGPT为代表的大模型的不断涌现，如何在合理的时间内训练大模型逐渐成为一个重要的研究课题。为了解
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Openjob 基于Akka架构的新一代分布式任务调度框架。支持多种定时任务、延时任务、工作流设计，采用无中心化架构，底层使用一致性分片算法，支持无限水平扩容。 Openjob 除了支持基本的任务调度，还提供延时任务、分布式计算以及工作流。 定时任务 普通定时任务， 支持
作者：禅与计算机程序设计艺术 随着人工智能、云计算、容器技术等新兴技术的不断涌现和深入应用，越来越多的企业和组织都将重点放在自身的AI系统开发及管理之上，面临分布式环境下的AI系统的高可用性和可靠性问题，如何构建并实施一个可用的分布式AI系统架构，成为
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在一个微服务架构的项目中，一个业务操作可能涉及到多个服务，这些服务往往是独立部署，构成一个个独立的系统。这种分布式的系统架构往往面临着分布式事务的问题。为了保证系统数据的一致性，我们需要确保这些服务中的操作要么全部成功，要么全部失败。通过使用
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3.1.1 安装启动 如下，说明启动成功： 3.1.2 相关概念 Zookeeper提供一个多层级的节点命名空间（节点称为znode），每个节点都用一个以斜杠（/）分隔的路径表示，而且每个节点都有父节点（根节点除外），非常类似于文件系统。并且每个节点都是唯一的。 1、znode节点有四种类型
借助于redis中的命令setnx(key, value)，key不存在就新增，存在就什么都不做。同时有多个客户端发送setnx命令，只有一个客户端可以成功，返回1（true）；其他的客户端返回0（false）。 多个客户端同时获取锁（setnx） 获取成功，执行业务逻辑，执行完成释放锁（del） 其他客户端等
