Translations:AI and Machine Learning/1/fr: Difference between revisions

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Pour tirer le maximum de vos applications d'apprentissage machine, il faut connaître certains aspects particuliers des grappes. Ces machines sont beaucoup plus complexes que l'ordinateur local avec lequel vous faites du prototypage. Entre autres, une grappe possède des systèmes de fichiers distribués qui vont d'un type de stockage à un autre de façon transparente. Bien que l'accès à un fichier dans <tt>/project</tt> <b>peut donner l'impression de se faire de la même manière</b> que s'il était situé dans le nœud courant, sous le capot les effets sur la performance sont bien différents. Il est donc important de prendre connaissance de la section [[AI and Machine Learning/fr#Gérer_vos_ensembles_de_données|Gérer vos ensembles de données]] ci-dessous.
Pour tirer le maximum de vos applications d'apprentissage machine, il faut connaître certains aspects particuliers de nos grappes. Ces machines sont beaucoup plus complexes que l'ordinateur local avec lequel vous faites du prototypage. Entre autres, une grappe possède des systèmes de fichiers distribués qui vont d'un type de stockage à un autre de façon transparente. Bien que l'accès à un fichier dans <code>/project</code> <b>peut donner l'impression de se faire de la même manière</b> que s'il était situé dans le nœud courant, sous le capot les effets sur la performance sont bien différents. Il est donc important de prendre connaissance de la section [[AI and Machine Learning/fr#Gérer_vos_ensembles_de_données|Gérer vos ensembles de données]] ci-dessous.

Latest revision as of 22:42, 23 June 2023

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Message definition (AI and Machine Learning)
To get the most out of our clusters for machine learning applications, special care must be taken. A cluster is a complicated beast that is very different from your local machine that you use for prototyping. Notably, a cluster uses a distributed filesystem, linking many storage devices seamlessly. Accessing a file on <code>/project</code> may <i>feel the same</i> as accessing one from the current node, but under the hood, these two IO operations have very different performance implications. In short, you need to [[#Managing_your_datasets|choose wisely where to put your data]].

Pour tirer le maximum de vos applications d'apprentissage machine, il faut connaître certains aspects particuliers de nos grappes. Ces machines sont beaucoup plus complexes que l'ordinateur local avec lequel vous faites du prototypage. Entre autres, une grappe possède des systèmes de fichiers distribués qui vont d'un type de stockage à un autre de façon transparente. Bien que l'accès à un fichier dans /project peut donner l'impression de se faire de la même manière que s'il était situé dans le nœud courant, sous le capot les effets sur la performance sont bien différents. Il est donc important de prendre connaissance de la section Gérer vos ensembles de données ci-dessous.

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