【技术实现步骤摘要】
本说明书的实施例总体涉及计算机领域，并且更具体地涉及一种用于确定模型训练的分片策略的方法和相关装置。
技术介绍
1、模型训练是机器学习和人工智能领域中的核心环节，通过算法和数据优化模型的参数，使其能够准确、高效地执行特定任务。分片技术在模型训练中发挥着重要作用，它能够提高训练效率、优化内存使用、增强模型可扩展性，是加速模型训练的重要手段之一。
2、分片技术可将大型数据集或模型分割成更小的部分，并分配到不同的计算设备上并行处理，从而显著减少单个设备的内存占用，提高训练效率。分片技术用于数据库管理，大数据处理以及区块链领域，在提升系统性能和可扩展性方面具有巨大潜力。
技术实现思路
1、本说明书的实施例中提供了一种用于确定模型训练的分片策略的方法和相关装置。
2、在本说明书的第一方面中，提供了一种用于确定模型训练的分片策略的方法，模型可通过多种分片策略进行训练。该方法包括确定多个处理器在训练模型的过程中的运算时间，多个处理器基于分片策略而被划分，分片策略指示模型的数据在多个处理器中的划分方式。该方法包括基于分片策略，确定多个处理器在训练模型的过程中的通信时间。此外，该方法还包括响应于运算时间和通信时间中的较大者满足时间条件，确定分片策略为多个分片策略中的目标分片策略。
3、在本说明书的第二方面中，提供了一种用于确定模型训练的分片策略的装置，模型可通过多种分片策略进行训练。该装置包括运算时间确定模块，被配置为确定多个处理器在训练模型的过程中的运算时间，多
4、在本说明书的第三方面中，提供了一种计算设备。该计算设备包括存储器。该计算设备还包括与处理器耦合的存储器，存储器具有存储于其中的指令，指令在被处理器执行时，使得计算设备执行根据本说明书的第一方面中的方法。
5、在本说明书的第四方面中，提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序被处理器执行以实现根据本说明书的第一方面中的方法。
6、在本公开的第五方面中，提供了一种计算机存储介质。该计算机可读存储介质上存储有计算机可执行指令，其中该计算机可执行指令被处理器执行以实现根据本公开的第一方面所提供的方法。
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1.一种用于确定模型训练的分片策略的方法，所述模型可通过多种分片策略进行训练，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述分片策略，确定所述多个处理器在训练所述模型的过程中的通信时间包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述数据子集被划分成多个数据，并且基于所述数据子集，确定所述模型在所述一次迭代的过程中与前向传播和后向传播相关的第一通信时间，以及所述模型在所述一次迭代的过程中与更新所述模型相关的第二通信时间包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中基于所述多个数据中的数据，确定在所述前向传播和所述后向传播的过程中与模型参数的第一操作相关的通信时间，以及在所述后向传播的过程中与模型梯度的第二操作相关的通信时间包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其中基于所述多个数据中的数据，确定在所述前向传播和所述后向传播的过程中与模型参数的第一操作相关的通信时间，以及在所述后向传播的过程中与模型梯度的第二操作相关的通信时间包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其中所述数据子集被划分成多个数据，并且基于所述数据子集，确
7.根据权利要求6所述的方法，其中确定所述模型在所述一次迭代的过程中与模型梯度的第三操作相关的通信时间包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中基于所述模型梯度的分片策略以及所述优化器参数的分片策略，确定与所述第三操作相关的通信时间包括：
9.根据权利要求6所述的方法，其中确定所述模型在所述一次迭代的过程中与更新后的模型参数的第四操作相关的通信时间包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其中基于所述模型参数的分片策略以及所述优化器参数的分片策略，确定与所述第四操作相关的通信时间包括：
11.根据权利要求1所述的方法，其中确定多个处理器在训练所述模型的过程中的运算时间包括：
12.一种用于确定模型训练的分片策略的装置，所述模型可通过多种分片策略进行训练，所述装置包括：
13.一种计算设备，包括：
14.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现根据权利要求1至11中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用于确定模型训练的分片策略的方法，所述模型可通过多种分片策略进行训练，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述分片策略，确定所述多个处理器在训练所述模型的过程中的通信时间包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述数据子集被划分成多个数据，并且基于所述数据子集，确定所述模型在所述一次迭代的过程中与前向传播和后向传播相关的第一通信时间，以及所述模型在所述一次迭代的过程中与更新所述模型相关的第二通信时间包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中基于所述多个数据中的数据，确定在所述前向传播和所述后向传播的过程中与模型参数的第一操作相关的通信时间，以及在所述后向传播的过程中与模型梯度的第二操作相关的通信时间包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其中基于所述多个数据中的数据，确定在所述前向传播和所述后向传播的过程中与模型参数的第一操作相关的通信时间，以及在所述后向传播的过程中与模型梯度的第二操作相关的通信时间包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其中所述数据子集被划分成多个数据，并且基于所述数据子集，确定所述模型在所述一次迭代的过程中与...
【专利技术属性】
技术研发人员：张涵笑，鞠林，武潺，黄锦静，肖又少，周正磊，范知名，郇兆鑫，李思远，孟繁壮，梁磊，张晓露，周俊，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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