一、分布式训练概述
大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术，以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式：
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数据并行：将数据分片到不同设备，每个设备拥有完整的模型副本
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模型并行：将模型分割到不同设备，每个设备处理部分模型计算
现代大模型训练通常结合这两种方式，形成混合并行策略。
二、硬件环境准备
1. 多机多卡环境配置
| 组件 | 要求 | 建议配置 |
|---|---|---|
| GPU | 支持CUDA | NVIDIA A100/H100 |
| 网络 | 高速互联 | InfiniBand或100Gbps以太网 |
| 存储 | 高性能 | NVMe SSD阵列 |
| CPU | 多核 | AMD EPYC或Intel Xeon |
| 内存 | 大容量 | ≥512GB/节点 |
2. 软件环境配置
# 基础环境
conda create -n paralle
