dist_tuto.rst 변경 내역 반영본입니다. #16
Conversation
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앗, 이미 번역을 완료하신걸 미처 확인 못하고 이슈에 덧글(https://github.com/9bow/PyTorch-tutorials-kr/issues/15#issuecomment-557874331)을 달았었네요. 빠른 시일 내에 리뷰하겠습니다. 감사합니다! |
9bow
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리뷰를 진행하다보니, 기존 @adonisues 님의 번역을 수정하는 일이 대부분인 것 같습니다;;
리뷰는 여기까지만 진행하고 제가 추가로 이 PR에 커밋을 추가 후 반영토록 하겠습니다.
고생 많으셨습니다! 감사합니다.
| @@ -1,11 +1,10 @@ | |||
| Writing Distributed Applications with PyTorch | |||
| Pytorch로 분산 어플리케이션 개발하기 | |||
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공식 문서에서와 같이 PyTorch는 어떠실까요? 가능하시다면 문서 전체적으로 적용 부탁드립니다.
| Pytorch로 분산 어플리케이션 개발하기 | ||
| ============================================= | ||
| **Author**: `Séb Arnold <https://seba1511.com>`_ | ||
| **번역**: `황성수 <https://github.com/adonisues>`_ |
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(단순 오타 수정 등의 간단한 수정을 제외하고) 동일 문서를 2인 이상이 (버전을 달리해가며) 번역을 진행한 경우 기여해주신 분들을 어떻게 노출하는게 좋을지 고민 중입니다.
현재까지 생각한 방법 중 가장 괜찮은(?)것은 해당 파일의 기여자들을 볼 수 있도록 하는 것인데, 해당 파일 경로에서는 기여자를 클릭해야만 볼 수 있어서 아예 API를 이용하여 데이터를 받고 이를 꾸며서 보여줄 수 있도록 사이트를 개선하는 방식도 고민 중입니다.
다만 이 경우에는 자동화하려면 시간이 좀 걸려서 다른 좋은 의견 있으시면 부탁드립니다.
| tutorial, we will use a single machine and fork multiple processes using | ||
| the following template. | ||
| Pytorch에 포함된 분산 패키지 (i.e., ``torch.distributed``)는 연구자와 개발자가 | ||
| 여러 개의 프로세서와 머신 클러스터에서 계산을 쉽게 병렬화하게 해준다. |
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어미에 일관성을 가질 수 있도록 수정 부탁드립니다. 현재는 튜토리얼 번역 시에는 경어체를 사용하고 있습니다.
| 그렇게 하기 위해서, messaging passing semantics 가 각 프로세스가 다른 프로세스들과 | ||
| 데이터를 통신하도록 해준다. 다중 처리(``torch.multiprocessing``) 패키지와 달리 | ||
| 프로세스는 다른 통신 백엔드를 사용할 수 있으며 동일한 기계에서 실행되는 것으로 | ||
| 제한됩니다. |
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Messaging Passing Semantics는 메시지 전달 시맨틱(messaging passing semantics)로 바꾸고, 다중처리 또한 multiprocessing을 그대로 사용하는 것이 어떨까요?
또한, 문장의 마지막 부분에 서로 다른 통신 백엔드를 사용할 수 있으며 동일 머신에서 실행되는 것을 제한하지 않는다 는 것이 반대로 번역된 것 같은데 확인 부탁드립니다.
| 시작하려면 여러 프로세스를 동시에 실행할 수 있어야 합니다. 계산 클러스터에 | ||
| 접속할 경우 local sysadmin으로 점검하거나 또는 선호하는 coordination tool을 | ||
| 사용하십시오. | ||
| (e.g., | ||
| `pdsh <https://linux.die.net/man/1/pdsh>`__ , | ||
| `clustershell <https://cea-hpc.github.io/clustershell/>`__ 또는 | ||
| `others <https://slurm.schedmd.com/>`__) 이 튜토리얼에서는 다음 템플릿을 사용하여 | ||
| 단일 기기를 사용하고 여러 프로세스를 포크합니다. |
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저는 이 부분을 이렇게 번역해봤는데요, 조금 뜻이 다르게 전달될 수 있을 것 같아 확인하시고 참고하셔서 변경 부탁드립니다.
시작하기 위해 여러 프로세스를 동시에 실행할 수 있어야 합니다. 연산 클러스터를 사용(또는 접근)하는 경우 시스템 관리자에게 확인하거나 선호하는 관리 도구(coordination tools)를 사용하도록 합니다. (예. ...) 이 튜토리얼에서는 아래 템플릿을 사용하여 단일 머신에서 여러 프로세스를 생성(fork)해보겠습니다.
기존에는 가급적 한국어로 번역을 하고 번역이 어렵거나 뜻이 다르게 전달될 수 있을 여지가 있으면 원문을 괄호에 적어주시는 방식으로진행하였습니다. (위의 Coordination Tools 같은 경우에 구성 관리 및 배포 등을 돕는 도구를 다소 의역하여 관리 도구라고 번역해보았습니다. 또는 코디네이션 도구 등과 같이 음차를 해서라도 한국어만으로 문장을 작성해주시기를 부탁드립니다.)
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리뷰 감사합니다! |
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앗, 아닙니다. |
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그럼 이 PR에 대해서는 번역 부탁드리겠습니다. :) |
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넵, 리뷰 내용은 #19 번역하실 때 참고 부탁드립니다. :) |
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깃허브에 익숙하지 않아 branch를 생성하지 않고 master에 commit했었네요... 😢 |
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네, 우선 #20 병합 후에 이 PR은 제가 정리하도록 하겠습니다. |
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생각해보니 제가 k1101jh/PyTorch-tutorials-kr 에 권한이 없어서 추가 Commit은 어려울 것 같습니다. |
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감사합니다!! |
2 participants
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PR 종류
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[ ]을[x]로 변경해주세요.PR 설명
#14 의 dist_tuto.rst 문서를 1.3 버전으로 번역하였습니다.