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# Formazione distribuita con Amazon SageMaker AI RL
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Amazon SageMaker AI RL supporta la formazione distribuita multi-core e multiistanza. A seconda del caso d'uso, è possibile distribuire and/or l'implementazione dell'ambiente di formazione. Ad esempio, SageMaker AI RL funziona per i seguenti scenari distribuiti:
+ Istanza di addestramento singola e istanze di rollout multiple dello stesso tipo di istanza. Per un esempio, vedi l'esempio di Neural Network Compression nel [repository di esempi SageMaker AI](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/reinforcement_learning).
+ Istanza di addestramento singola e istanze di rollout multiple, con tipi di istanze diversi per addestramento e rollout. Per un esempio, vedi AWS DeepRacer / AWS RoboMaker example nell'archivio degli [esempi di SageMaker AI](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/reinforcement_learning).
+ Istanza di addestramento singola che utilizza più core per il rollout. [Per un esempio, vedi l'esempio di Roboschool nell'archivio degli SageMaker esempi di AI.](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/reinforcement_learning) È utile se l'ambiente di simulazione è leggero e può essere eseguito su un thread singolo. 
+ Più istanze per addestramento e rollout. [Per un esempio, guarda l'esempio di Roboschool nell'archivio degli esempi di AI. SageMaker ](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/reinforcement_learning)