Gestion de l'infrastructure ML

Distributed Training

Technique d'entraînement de modèles ML répartissant la charge computationnelle sur plusieurs nœuds, utilisant des stratégies comme data parallelism ou model parallelism pour réduire le temps de convergence.

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