参数服务器的核心思想首先是由 (Smola and Narayanamurthy, 2010)在分布式隐变量模型的背景下引入的。 然后，在 (Ahmed et al., 2012)中描述了Push和Pull的语义，又在 (Li et al., 2014)中描述了系统和开源库。下 面，我们将介绍用于提高计算效率的组件。 12.7.1 数据并行训练 让我们回顾一下在分布式架构中数据并行的训练方法， 这就允许我们定义下面两个操作：push（用于累积梯度）和pull（用于取得聚合梯度）。因为我们有很多层，也 就有很多不同的梯度集合，因此需要用一个键i来对梯度建索引。这个与Dynamo (DeCandia et al., 2007)中引 入的键－值存储之间存在相似性并非巧合。它们两个定义都拥有许多相似的性质，特别是在多个服务器之间 分发参数时。 键－值存储的push与pull操作描述如下： 12.7. 参数服务器 push（key，value）将特定的梯度值从工作节点发送到公共存储，在那里通过某种方式（例如，相加） 来聚合值； • pull（key，value）从公共存储中取得某种方式（例如，组合来自所有工作节点的梯度）的聚合值。 通过将同步的所有复杂性隐藏在一个简单的push和pull操作背后，我们可以将统计建模人员（他们希望能够 用简单的术语表达优化）和系统工程师（他们需要处理分布式同步中固有的复杂性）的关注点解耦。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239 21 贡献 242 21.1 关于 Github Issues 和 Pull Requests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 21.2 漏洞报告 . . . . . . . . . . . 21.4 请求贡献代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 21.5 Pull Requests 合并请求 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 21.6 添加新的样例 或.save_weights(fname) 以进行存储，而不是通过 multi_gpu_model 返回的模型。 贡献 242 21 贡献 21.1 关于 Github Issues 和 Pull Requests 找到一个漏洞？有一个新的功能建议？想要对代码库做出贡献？请务必先阅读这些。 21.2 漏洞报告 你的代码不起作用，你确定问题在于 Keras？请按照以下步骤报告错误。 1

ocker-ce-desktop-mac 1. Install Docker for Mac 2. Run Docker for Mac 3. Pull a TensorFlow Docker image $ docker pull tensorflow/tensorflow:nightly-jupyter 4. Start a TensorFlow Docker container

PyTorch RN-08516-001_v23.07 | 2 Chapter 2. Pulling A Container About this task Before you can pull a container from the NGC container registry: ‣ Install Docker. ‣ For NVIDIA DGX™ users, see Preparing following command assumes that you want to pull the latest container. docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:23.07-py3 2. Open a command prompt and paste the pull command. Running PyTorch PyTorch RN-08516-001_v23 RN-08516-001_v23.07 | 4 Ensure that the pull successfully completes before you proceed to step 3. 3. To run the container image, select one of the following modes: ‣ Interactive ‣ If you have Docker

• 冷备容灾：基于checkpoint机制(Local模式&Remote模式)，实现参数服务的高可用，支持基于模型的异构集群迁移，支持集 群扩缩容 • 性能优化 • 通信优化：数据请求(PULL&PUSH)聚合，同模型多矩阵并发，锁粒度优化，性能提升5-10倍 • 缓存优化：使用堆外内存与LRU过期机制，解决GC引起的性能损耗，性能提升3-5倍 • 分区优化：支持多种分区策略（RAN

64分片整体可用性：99.99% ^ 64 = 99.36%  128分片整体可用性：99.99% ^ 128 = 98.72% • Backup Request  Jeff Dean在解决BigTable高扇出时提出的方案 PS的长尾效应 Backup Request 副本1 副本2 PS Shard 1 副本1 副本2 PS Shard 2 副本1 副本2 PS Shard N Predictor Predictor req 1 req 2 req N PS Req … … reply 1 reply 2 reply N … 超过t Backup Request Cancel Request 流式模型的通路 • 持久化存储  本地disk存储，持久化对齐kafka的数据 • PS快速failover  Compaction机制，降低load数据量 • Online Learning对数据流的要求

import ImageDataGenerator from urllib.request import urlopen IMG_SIZE = 224 def load_image(url): with urlopen(url) as request: img_array = np.asarray(bytearray(request.read()), dtype=np.uint8) img = cv2

语言理解 (SLU) 策略优化 (DPO) 状态追踪 (DST) inform(order_op=预订, restaurant_name=云海肴, subbranch=中关村店) request(phone, name) 理解模块 对话管理 模块 产生模块 Spoken Language Understanding (SLU) • 结构化表示自然语言的语义： • act1 (slot1=value1 slot2=value2,…), act2 (slot1=value1,…), … • acttype, slot, value的取值范围已预先定义好 “您好韩小姐，麻烦提供下手机号哦” request (phone, name=韩小姐) act slot slot value act-slot-value tuples 语言理解 (SLU) • DSTC3中定义的部分动作类别 语言理解

Worker 返回参数 Request Handler Parameter Server 查询Sparse Table 查询Dense Tensor 更新参数 � 常规训练流⽔线 样本读取 样本解析 参数拉取 参数更新 查询Sparse Table 查询Dense Tensor Reader Learner Worker 返回参数 Request Handler Parameter

torch • ???????????? On Princeton CS server (ssh cycles.cs.princeton.edu) • Non-CS students can request a class account. • Miniconda is highly recommended, because: • It lets you manage your own Python