Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Verteilte Schulungen mit Amazon SageMaker RL
Amazon SageMaker RL unterstützt verteiltes Multi-Core- und Multi-Instance-Training. Je nach Anwendungsfall, Training und/oder Umgebung kann das Rollout verteilt sein. SageMaker RL funktioniert beispielsweise für die folgenden verteilten Szenarien:
-
Einzelne Training-Instance und mehrere Rollout-Instances des gleichen Instance-Typs. Ein Beispiel finden Sie im Beispiel zur Komprimierung neuronaler Netzwerke im SageMaker Beispiel-Repository
. -
Einzelne Trainer-Instance und mehrere Rollout-Instances mit verschiedenen Instance-Typen für Training und Rollouts. Ein Beispiel finden Sie im AWS RoboMaker Beispiel AWS DeepRacer /im SageMaker Beispiel-Repository
. -
Einzelne Trainer-Instance, die mehrere Cores für den Rollout verwendet. Ein Beispiel finden Sie im Roboschool-Beispiel im SageMaker Beispiel-Repository
. Dieses ist hilfreich, wenn die Simulationsumgebung unkompliziert ist und für ihre Ausführung nur ein einzelner Thread benötigt wird. -
Mehrere Instances für Training und Rollouts. Ein Beispiel finden Sie im Roboschool-Beispiel im SageMaker Beispiel-Repository
.
