distributed-ml-patterns

照着搭，快速搞定分布式机器学习系统

这是一个与 Manning 出版社书籍《Distributed Machine Learning Patterns》配套的开源项目，由 Yuan Tang 编写。它旨在为分布式机器学习系统的设计和实现提供一套可复用的模式（Patterns）和最佳实践。项目通过代码示例和文档，系统性地展示了如何解决分布式训练中的关键问题，如数据并行、模型并行、参数服务器架构、容错、弹性伸缩等。核心能力包括：提供清晰的模式分类和实现参考，帮助开发者理解分布式训练的工作原理，并快速在自己的项目中应用这些模式。项目以 Python 为主，适合希望从单机训练转向分布式训练的工程师，也适合系统架构师作为设计参考。

开源 free 基础设施

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GitHub 星标 ★ 540

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类基础设施

开发团队terrytangyuan

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/terrytangyuan/distributed-ml-patterns

定价模式free

价格说明开源书籍配套代码，Apache-2.0 许可，完全免费。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型argo,argo-workflows,book,cloud-computing,cloud-native,data-science,devops,distributed-machine-learning,distributed-systems,kubeflow,kubernetes,large-scale-machine-learning,machine-learning,machine-learning-pipelines,manning-publications,mlops,python,tensorflow

GitHub 星标★ 540

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2021-01-15 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数3

使用教程

核心亮点

模式分类清晰，从数据并行到参数服务器，覆盖分布式训练核心场景
代码示例与书籍配套，理论实践结合，易于上手
作者是知名 AI 工程师，内容质量有保障，适合作为团队内部培训材料

不足之处

项目更新频率低，部分示例可能未适配最新深度学习框架版本
文档/社区待观察

适用场景

设计分布式训练架构时参考模式选型
学习分布式机器学习原理，配合书籍阅读
快速搭建原型，验证参数服务器或数据并行方案的可行性

替代项目

Horovod、Ray、Kubeflow

项目介绍

distributed-ml-patterns 是模型训练领域的开源项目，由 terrytangyuan 开发，2021 年首次发布。

它收录于模型训练分类，该分类目前共有 523 个项目，GitHub 星标数为 540。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-22。开源书籍配套代码，Apache-2.0 许可，完全免费。

它主要面向的使用场景是：设计分布式训练架构时参考模式选型。同类可对比的替代方案包括 Horovod、Ray、Kubeflow。

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