Firma używa sieci neuronowej i ponownie ją trenuje, gdy wydajność spada. Bieżące zadanie treningowe wykorzystuje rozproszone równoległe przetwarzanie danych (DDP) SageMaker i trwa kilka godzin. Jaka zmiana skróci całkowity czas treningu?

Zwiększenie liczby instancji treningowych używanych do treningu rozproszonego jest prawidłową odpowiedzią, ponieważ DDP (Distributed Data Parallel) skaluje trening poprzez rozłożenie obciążenia na wiele instancji. Więcej instancji oznacza więcej zasobów obliczeniowych, co skraca całkowity czas treningu, zwłaszcza gdy jest on długi. Zwiększenie liczby epok treningowych wydłuży czas treningu, ponieważ model będzie trenowany dłużej. Zwiększenie liczby neuronów na warstwę ukrytą lub liczby warstw sieci zwiększa złożoność modelu, co zazwyczaj wydłuża czas treningu, a nie go skraca.