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语音识别工具：Kaldi二次开发_（13）.Kaldi的分布式训练与部署.docx

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    Kaldi的分布式训练与部署

    在上一节中，我们已经介绍了Kaldi的基本架构和训练流程。在实际应用中，语音识别系统的训练数据量往往非常庞大，单机训练难以满足高效性和实时性的需求。因此，分布式训练和部署成为了提高训练效率和系统性能的重要手段。本节将详细探讨如何在Kaldi中实现分布式训练和部署，包括分布式训练的原理、配置方法以及部署策略。

    分布式训练的原理

    分布式训练的目的是通过多台机器并行处理训练任务，从而加快训练速度和提高模型的泛化能力。Kaldi支持多种分布式训练的方式，包括数据并行和模型并行。下面我们将分别介绍这两种并行方式的原理。

    数据并行

    数据

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