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# Amazon SageMaker AI RL による分散トレーニング
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Amazon SageMaker AI RL は、マルチコアおよびマルチインスタンスの分散トレーニングをサポートしています。ユースケースによっては、トレーニングや環境ロールアウトを分散できます。例えば、SageMaker AI RL は次の分散シナリオに対して機能します。
+ 単一のトレーニングインスタンスと同じインスタンスタイプの複数のロールアウトインスタンス。例については、「[SageMaker AI サンプルリポジトリ](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/reinforcement_learning)でニューラルネットワーク圧縮の例を参照してください。
+ トレーニングとロールアウトのさまざまなインスタンスタイプが存在する、単一トレーナーインスタンスと複数のロールアウトインスタンス。例については、SageMaker AI サンプルリポジトリの AWS DeepRacer /RoboMaker の例を参照してください。 AWS RoboMaker [SageMaker ](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/reinforcement_learning)
+ ロールアウトに複数のコアを使用する、単一のトレーナーインスタンス。例については、[SageMaker AI サンプルリポジトリ](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/reinforcement_learning)で Roboschool の例を参照してください。これは、シミュレーション環境が軽く、単一スレッドで実行できる場合、便利です。
+ トレーニングとロールアウトの複数のインスタンス。例については、[SageMaker AI サンプルリポジトリ](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/reinforcement_learning)で Roboschool の例を参照してください。