Siehe die detaillierten Anweisungen zum Verpacken einer Schulungsanwendung. Beginnen Sie den Prozess, indem Sie erforschen, welche Fähigkeiten Sie verbessern möchten und wie diese Fähigkeiten Ihnen in Ihrem Karriereweg oder der Karriere, die Sie verfolgen möchten, zugute kommen. Sie können Konferenzen, Online-Schulungen oder andere Möglichkeiten, die sich auf Ihr Fach beziehen, recherchieren oder Ihre Kollegen fragen, welche Art von Ausbildung sie in ihrer Karriere gesucht haben. Nachdem Sie die Fähigkeiten identifiziert haben, die Sie entwickeln möchten, entdecken Sie, welche Schulungsoptionen verfügbar sind. _install_requires_ auf eine Liste von Paketen festgelegt, die für Ihre Anwendung erforderlich sind, mit Versionsanforderungen, z. B. `docutils>=0.3`. Folgen Sie der Anleitung zum Einrichten eines Cloud Storage-Buckets, in dem Sie die Daten und Dateien Ihrer Schulungsanwendung speichern können. Wenn ein Unternehmen Mittel und Zeit für einen Mitarbeiter zur Entwicklung seiner Fähigkeiten zuweist, wollen die Führungskräfte wissen, wie das Ergebnis aussehen wird. Sie müssen wahrscheinlich darüber berichten, was Sie gelernt haben und wie es Ihrem beruflichen Werdegang zugute kommt und wie Sie Ihre Fähigkeiten in Ihrer Rolle anwenden können.

Wenn Ihr Schulungsprogramm im Gange ist, z. B. ein Hochschulprogramm, müssen Sie möglicherweise regelmäßig einchecken, um Fortschrittsberichte bereitzustellen und Beispiele zu skizzieren, wenn Sie Ihre Fähigkeiten nutzen konnten. Da Sie die datenparallele Strategie unabhängig von der Modellstruktur verwenden können, ist sie ein guter Ausgangspunkt für die Anwendung der verteilten Trainingsmethode auf Ihr benutzerdefiniertes Modell. In datenparallelen Schulungen wird das gesamte Modell mit allen Workerknoten gemeinsam genutzt. Jeder Knoten berechnet Gradientenvektoren unabhängig von einem Teil des Trainings-Datasets auf die gleiche Weise wie die Minibatch-Verarbeitung. Die berechneten Gradientenvektoren werden im Parameterserverknoten gesammelt, und Modellparameter werden mit der Gesamtsumme der Gradientenvektoren aktualisiert. Wenn Sie 10.000 Batches auf 10 Workerknoten verteilen, arbeitet jeder Knoten auf etwa 1.000 Batches.

task.py enthält die Anwendungslogik, die den Schulungsauftrag verwaltet. Registrieren Sie sich für unsere bevorstehende Live-Produkttour und Q&A, um zu sehen, wie NovoEd es ermöglicht, das Beste aus persönlich geschultem Online-Training für eine globale Belegschaft zu skalieren und die Auswirkungen der Lernerfahrung auf Ihre Unternehmensinitiativen zu erhöhen. Um eine Skalierungsebene anzugeben, fügen Sie sie dem TrainingInput-Objekt in Ihrer Auftragskonfiguration hinzu. Wenn Sie den Befehl gcloud verwenden, um Ihren Schulungsauftrag einzureichen, können Sie dieselben Bezeichner verwenden.