Databricks ukázal, ako obmedziť straty pri zlyhaní veľkých tréningov v PyTorch
Databricks odporúča distribuované asynchrónne checkpointy a ukladanie stavu dátového toku. Cieľom je skrátiť obnovu tréningu, znížiť prestoje GPU a zabrániť nenápadnému poškodeniu poradia dát.