SPIRT：一种容错可靠的对等服务无服务器的机器学习训练架构
服务无服务器计算为分布式机器学习带来了显著的进展，特别是在基于参数服务器的体系结构中。然而，在点对点（P2P）分布式网络中整合服务器特性仍然是一个未被开发的领域。本文介绍了 SPIRT，一个容错、可靠、安全的无服务器 P2P 机器学习训练架构，旨在填补现有差距。SPIRT 利用 P2P 系统天然的韧性和可靠性，在数据库操作中使用...
SPIRT是一个容错、可靠、安全的无服务器P2P机器学习训练架构，利用P2P系统天然的韧性和可靠性，在数据库操作中使用RedisAI，从而大幅度降低了模型更新和梯度平均所需的时间，在多种模型和批次大小上都取得了82%的降低。SPIRT还展示了对节点故障的容错能力，并熟练地管理了新节点的整合，从而突出了其容错特性和可扩展性。此外，SPIRT确保节点之间的安全通信，增强了分布式机器学习任务的可靠性。
