更新や追加を無効にします。このドキュメントの手順には、カーネルパッケージのリビルドが必要なものがあります。将来のカーネル・アップデートで、ビルドされたパッケージと新しいカーネルとの互換性が維持されない可能性があるため、リポジトリーの更新と追加を無効にすることを推奨します。「そのまま」適用することはできません。指すようにリポジトリー・パスを再定義する必要があります。高品質アドオン・ソフトウェア・パッケージを提供します。(すべてのパッケージで最新バージョンが必要)。インストールされているか確認します。次を実行して確認します。最新版を入手できます。インストールできます。経由でインストールできます。インストールされています。サイトの手順に従ってインストールできます。インストール済みで、動作することを確認します。インストールの一貫として、必要なパッケージがインストールされている必要があります。必要なパッケージを次の手順で更新します。インストールに進みます。インストールする手順を説明します。リリースが提供されません。一致する追加リポジトリーが必要になります。バージョンを確認します。バージョンを返します。必要な開発パッケージをインストールします。分散方式で実行するのをサポートします。パッケージとしてインストールします。インストールできます。使用できるように変更されています。ベンチマークを取得します。実行に必要なコマンドについて説明します。プロセスを実行します。プロセスを実行する場合、設定は次のようになり、ほかの環境変数に影響はありません。オプションを使用します。その他のハイパーパラメーターも変更する必要があるかもしれません。マルチノード・クラスター上でモデルを実行するには、上記と同様のスクリプトを使用します。クラスターで実行する場合、次のように分散トレーニングを開始します。すべてのエクスポート・ノードは、上記と同じになります。ファイルには、ワークロードを実行するホスト名のリストを指定します。実装するため、さまざまな取り組みが行われてきました。コードベースに組込まれています。基礎としてリングベースのリダクションにより、ディープラーニング・パラメーターを集約します。ベンチマーク・モデルにおいて優れたスケーリングを示しています。使用することを推奨しています。