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我们探讨了分布式机器学习的景观，重点介绍了这个快速发展的领域的进步，挑战和潜在的未来方向。我们深入研究了分布式机器学习，其基本技术，现实世界应用和开放研究问题的动机。理论讨论将概述证明流行随机疗程下降（SGD）算法的融合来培训当代机器学习模型，包括在分布式环境中使用非互动性的深度学习模型。，我们将为各种分布式系统属性（例如异步和压缩通信）指定数据并行SGD的收敛性。我们还将讨论分布式机器学习技术，例如模型并行性和张量并行训练大型语言模型（LLMS）。
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