distributed_training

O PyTorch Lightning disponibiliza várias estratégias para treinar modelos grandes de forma eficiente em múltiplos GPUs, nós e máquinas. Escolha a estratégia adequada com base no tamanho do modelo e na configuração do hardware.

Skills
Científico
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Para que serve e como usar

Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de científico. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.

Instale a skill (comando acima).
No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.

Instalar (Claude Code)

mkdir -p .claude/skills/distributed-training-2 && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__distributed-training-2.md -o .claude/skills/distributed-training-2/SKILL.md

Cole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.

Conteúdo

ENPT

# Distributed Training - Comprehensive Guide

## Overview

PyTorch Lightning provides several strategies for training large models efficiently across multiple GPUs, nodes, and machines. Choose the right strategy based on model size and hardware configuration.

## Strategy Selection Guide

### When to Use Each Strategy

**Regular Training (Single Device)**
- Model size: Any size that fits in single GPU memory
- Use case: Prototyping, small models, debugging

**DDP (Distributed Data Parallel)**
- Model size: <500M parameters (e.g., ResNet50 ~80M parameters)
- When: Weights, activations, optimize

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