La guia tf distribute 101 explica como escalar el entrenamiento de modelos Keras aprovechando la API tf distribute de TensorFlow para entornos con multiples GPUs en un mismo host o configuraciones multi worker
En un entorno de un solo servidor con varias GPUs se puede usar MirroredStrategy para replicar el modelo en cada GPU sincronizando gradientes en tiempo real lo que mejora el rendimiento y reduccion de tiempo de entrenamiento
Para escenarios distribuidos en varias maquinas se recomienda MultiWorkerMirroredStrategy que permite tolerancia a fallos y reordenamiento dinamico de tareas ademas de uso eficiente de recursos en nubes publicas
Para optimizar el rendimiento conviene ajustar el tamaño de batch elegir un buen optimizador y medir el impacto de la sincronizacion asyncrona frente a la sincronizacion sincronica segun el caso de uso
En caso de fallos tf distribute ofrece mecanismos de recuperacion rapida guardando checkpoints y reanudando entrenamientos automaticamente sin perdida de datos
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