Toutes les ressources premium et membres pour 8,99 €/mois, en abonnement sans engagement. Voir les offres

PalateKit

Se connecter
Menu

Demander une ressource

Décrivez en une phrase la ressource qui vous manque. Nous vous écrirons quand elle sera publiée.

0 / 280

Une page, une vidéo ou une image en ligne.

Débloquer PalateKit

Tout débloquer

Offre

Le paiement vaut acceptation de nos conditions générales de vente.

Paiement sécurisé par Stripe. Reçus et factures envoyés par e-mail.

Content de vous revoir

Connectez-vous pour installer, télécharger ou sauvegarder cette ressource. Un compte gratuit suffit pour les ressources gratuites.

Mise en place de l'entraînement distribué v1.0.0

Utilisez cette ressource pour configurer un entraînement de modèle réparti sur plusieurs GPU

Nouveau

  • 317 téléchargements
  • 134 mentions J'aime
  • 160 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install distributed-training-setup

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent choisit la stratégie de parallélisme, règle la communication entre processus et prépare le lancement. Vous obtenez une configuration et les commandes pour lancer l'entraînement.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Mise en place de l'entraînement distribué »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : étapes de configuration et stratégie de parallélisme
  • SKILL.md : exemples de lancement et sorties attendues

Pour qui

  • Votre modèle ne tient plus sur un seul GPU
  • L'entraînement prend plusieurs jours sur une seule machine

Pas pour qui

    Étiquettes

    • entraînement distribué
    • gpu
    • parallélisme
    • machine learning

    À propos

    Vous dites

    « Configure l'entraînement distribué de mon modèle sur quatre GPU d'un même serveur. »

    Carte de la skill « Mise en place de l'entraînement distribué »

    Skill publiée par Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io> sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de configurer un entraînement de modèle réparti sur plusieurs GPU
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,6 Ko
    • SKILL.md2,4 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io>
    Source
    github.com/jeremylongshore/tons-of-skills-marketplace/tree/ab85a061f7bcc039dac13ee193de7a4cd4388571/skills/07-ml-training/distributed-training-setup
    Licence
    MIT

    Notice

    « distributed-training-setup » (Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io>, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

    Avis des utilisateurs

    –

    Aucune note pour l'instant

    Chargement des avis…

    Supprimer votre avis ?

    Votre note et votre commentaire seront retirés de la fiche.