Ti volevo chiedere se mi potevi fare delle slide riassuntive, ma non troppo, dove venissero esposte tutte le formule con i loro significati e tutte le varie cose in modo comunque schematico senza tralasciare nessun punto chiave e falle abbastzan discorsive con le varie definzioni
Ti volevo chiedere se mi potevi fare delle slide riassuntive, ma non troppo, dove venissero esposte tutte le formule con i loro significati e tutte le varie cose in modo comunque schematico senza tralasciare nessun punto chiave e falle abbastzan discorsive con le varie definzioni
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Lo sharding è fondamentale per scalare l'ingestione dei dati, affrontando le limitazioni di memoria e I/O dei grandi dataset. Il training distribuito consente di consumare shard in parallelo, ottimizzando l'uso dei worker. Tuttavia, è essenziale gestire il bilanciamento dei carichi tra shard, affrontando problemi come straggler e hanging, per garantire un'implementazione efficace e senza intoppi.