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第一部分是基础调优操作，确保集群拥有较优的性能： -常用调优思路：当客户端压力不足以发挥大数据集群的性能时，需优先提高客户端压力 -保障测试压力：根据组件特点，尽可能多地分配该组件依赖的物理资源（CPU、磁盘、内存、网络等） 第二部分为重复资源监控、确定瓶颈、优化动作，可以针对性解决问题，提升性能 -分配物来自：百科式和故障诊断模式，默认设置为普通模式。 了解更多 收起 展开 分布式训练 收起 展开 主要介绍基于Pytorch引擎的单机多卡数据并行训练、多机多卡数据并行训练。同时，也提供了分布式训练的适配教程和分布式调测的代码示例，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等开发工具中调试分布式训练。来自：专题
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