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# Formazione distribuita con Amazon SageMaker AI RL
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Amazon SageMaker AI RL supporta la formazione distribuita multi-core e multiistanza. A seconda del caso d'uso, l'implementazione and/or dell'ambiente di formazione può essere distribuita. Ad esempio, SageMaker AI RL funziona per i seguenti scenari distribuiti:
+ Istanza di addestramento singola e istanze di rollout multiple dello stesso tipo di istanza. Per un esempio, vedi l'esempio di Neural Network Compression nel repository [ degli esempi ](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/reinforcement_learning) SageMaker AI.
+ Istanza di addestramento singola e istanze di rollout multiple, con tipi di istanze diversi per addestramento e rollout. Per un esempio, vedi AWS DeepRacer / AWS RoboMaker example nel repository degli esempi [ SageMaker AI. ](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/reinforcement_learning)
+ Istanza di addestramento singola che utilizza più core per il rollout. Per un esempio, vedi l'esempio di Roboschool nel repository degli [ SageMaker esempi di AI. ](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/reinforcement_learning) È utile se l'ambiente di simulazione è leggero e può essere eseguito su un thread singolo. 
+ Più istanze per addestramento e rollout. Per un esempio, vedi l'esempio di Roboschool nel repository degli esempi di AI. [ SageMaker ](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/reinforcement_learning)