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分布式訓練框架是深度學習和大規模機器學習中用于加速模型訓練、處理海量數據以及提高系統穩定性和資源利用率的關鍵技術。它通過將復雜的模型分布在多個計算節點上實現并行計算，從而顯著縮短訓練時間，適應日益增長的數據集規模和大模型的訓練需求。本文為您介紹如何使用分布式訓練框架StarServer進行分布式訓練。
StarServer不僅將原生TensorFlow中的Send/Recv語義修改為Pull/Push語義，而且實現了圖執行過程中的Lock-Free，大幅度提高了并發執行子圖效率。PAI-TF支持更大的訓練規模和訓練性能，針對典型業務場景，其訓練性能比原生TensorFlow提升了數倍。其中，最大測試規模為3000 Worker時，PAI-TF達到近似線性擴展性。
警告
公共云GPU服務器即將過保下線，您可以繼續提交CPU版本的TensorFlow任務。如需使用GPU進行模型訓練，請前往DLC提交任務，具體操作請參見創建訓練任務。
開啟StarServer分布式訓練
使用StarServer進行分布式訓練，需要在tf.train.Server中添加protocol="star_server"。
cluster = tf.train.ClusterSpec({"ps": ps_hosts, "worker": worker_hosts})
server = tf.train.Server(cluster,
job_name=FLAGS.job_name,
task_index=FLAGS.task_index,
protocol="star_server")文檔內容是否對您有幫助？