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Treinamento distribuído com o RL Amazon SageMaker AI
O RL do Amazon SageMaker AI permite treinamento distribuído com vários núcleos e várias instâncias. Dependendo do seu caso de uso, a implementação do treinamento e/ou do ambiente pode ser distribuída. Por exemplo, o RL do SageMaker AI funciona para os seguintes cenários distribuídos:
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Única instância de treinamento e várias instâncias de implementação do mesmo tipo de instância. Para ver um exemplo, consulte o exemplo de compactação de rede neural no repositório de exemplos do SageMaker AI
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Instância de treinador única e várias instâncias de implementação, em que diferentes tipos de instância para treinamento e implementações. Para ver um exemplo, consulte o exemplo do AWS DeepRacer/AWS RoboMaker no repositório de exemplos do SageMaker AI
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Instância de treinador único que usa vários núcleos para implementação. Para ver um exemplo, consulte o exemplo do Roboschool no repositório de exemplos do SageMaker AI
. Isso é útil se o ambiente de simulação for leve e puder ser executado em um único thread. -
Várias instâncias de treinamento e implementações. Para ver um exemplo, consulte o exemplo do Roboschool no repositório de exemplos do SageMaker AI
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