Bir şirket bir sinir ağı kullanıyor ve performansı düştüğünde onu yeniden eğitiyor. Mevcut eğitim işi SageMaker dağıtılmış veri paralelliği (DDP) kullanıyor ve birkaç saat sürüyor. Toplam eğitim süresini hangi değişiklik azaltacaktır?

Dağıtılmış eğitim için kullanılan eğitim instance'ı sayısını artırmak, iş yükünü daha fazla makineye dağıtarak toplam eğitim süresini azaltır. Bu, özellikle DDP (Dağıtılmış Veri Paralelliği) kullanıldığında geçerlidir, çünkü DDP, verileri farklı instance'lar arasında bölerek her bir instance'ın veri alt kümeleri üzerinde paralel olarak eğitim yapmasını sağlar. Daha fazla instance, daha fazla verinin aynı anda işlenmesi anlamına gelir ve bu da eğitim süresini kısaltır. Eğitim epoch sayısını artırmak, modelin veriyi daha fazla görmesine neden olur ve bu da eğitim süresini uzatır, kısaltmaz. Gizli katman başına nöron sayısını veya ağ katmanı sayısını artırmak, modelin karmaşıklığını artırır ve her bir eğitim adımının daha uzun sürmesine neden olarak toplam eğitim süresini uzatır.