分布式训练：大规模AI模型的实践与挑战
【7月更文第29天】随着人工智能的发展，深度学习模型变得越来越复杂，数据集也越来越大。为了应对这种规模的增长，分布式训练成为了训练大规模AI模型的关键技术。本文将介绍分布式训练的基本概念、常用框架（如TensorFlow和PyTorch）、最佳实践以及可能遇到的性能瓶颈和解决方案。
过节福利 | MMCV Hook 超全使用方法（下）
在训练过程中，通常有十个关键位点，如下图所示，从训练开始到结束，所有关键位点已用红色标出，共有 10 个。我们可以在这十个位点插入各种逻辑，例如加载模型权重、保存模型权重。而我们将同一类型的逻辑组织成一个 Hook。因此，MMCV 中 Hook 的作用就是训练和验证模型时，在不改变其他代码的前提下，灵活地在不同位点插入定制化的逻辑。