beginner_source/ddp_series_intro.rst 번역 (#892)

Author: hojunking

beginner_source/ddp_series_intro.rst

@@ -1,56 +1,42 @@
-**Introduction** \|\| `What is DDP <ddp_series_theory.html>`__ \|\|
-`Single-Node Multi-GPU Training <ddp_series_multigpu.html>`__ \|\|
-`Fault Tolerance <ddp_series_fault_tolerance.html>`__ \|\|
-`Multi-Node training <../intermediate/ddp_series_multinode.html>`__ \|\|
-`minGPT Training <../intermediate/ddp_series_minGPT.html>`__
+**소개** \|\| `DDP란 무엇인가 <ddp_series_theory.html>`__ \|\|
+`단일 노드 다중-GPU 학습 <ddp_series_multigpu.html>`__ \|\|
+`결함 내성 <ddp_series_fault_tolerance.html>`__ \|\|
+`다중 노드 학습 <../intermediate/ddp_series_multinode.html>`__ \|\|
+`minGPT 학습 <../intermediate/ddp_series_minGPT.html>`__
 
-Distributed Data Parallel in PyTorch - Video Tutorials
-======================================================
+PyTorch의 분산 데이터 병렬 처리 - 비디오 튜토리얼
+=====================================================
 
-Authors: `Suraj Subramanian <https://github.com/suraj813>`__
+저자: `Suraj Subramanian <https://github.com/suraj813>`__
+번역: `송호준 <https://github.com/hojunking>`_
 
-Follow along with the video below or on `youtube <https://www.youtube.com/watch/-K3bZYHYHEA>`__.
+아래 비디오를 보거나 `YouTube <https://www.youtube.com/watch/-K3bZYHYHEA>`__에서도 보실 수 있습니다.
 
 .. raw:: html
 
    <div style="margin-top:10px; margin-bottom:10px;">
      <iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/-K3bZYHYHEA" frameborder="0" allow="accelerometer; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>
    </div>
 
-This series of video tutorials walks you through distributed training in
-PyTorch via DDP.
-
-The series starts with a simple non-distributed training job, and ends
-with deploying a training job across several machines in a cluster.
-Along the way, you will also learn about
-`torchrun <https://pytorch.org/docs/stable/elastic/run.html>`__ for
-fault-tolerant distributed training.
-
-The tutorial assumes a basic familiarity with model training in PyTorch.
-
-Running the code
-----------------
-
-You will need multiple CUDA GPUs to run the tutorial code. Typically,
-this can be done on a cloud instance with multiple GPUs (the tutorials
-use an Amazon EC2 P3 instance with 4 GPUs).
-
-The tutorial code is hosted in this
-`github repo <https://github.com/pytorch/examples/tree/main/distributed/ddp-tutorial-series>`__.
-Clone the repository and follow along!
-
-Tutorial sections
------------------
-
-0. Introduction (this page)
-1. `What is DDP? <ddp_series_theory.html>`__ Gently introduces what DDP is doing
-   under the hood
-2. `Single-Node Multi-GPU Training <ddp_series_multigpu.html>`__ Training models
-   using multiple GPUs on a single machine
-3. `Fault-tolerant distributed training <ddp_series_fault_tolerance.html>`__
-   Making your distributed training job robust with torchrun
-4. `Multi-Node training <../intermediate/ddp_series_multinode.html>`__ Training models using
-   multiple GPUs on multiple machines
-5. `Training a GPT model with DDP <../intermediate/ddp_series_minGPT.html>`__ “Real-world”
-   example of training a `minGPT <https://github.com/karpathy/minGPT>`__
-   model with DDP
+이 비디오 튜토리얼 시리즈는 PyTorch에서 DDP(Distributed Data Parallel)를 사용한 분산 학습에 대해 안내합니다.
+
+이 시리즈는 단순한 비분산 학습 작업에서 시작하여, 클러스터 내 여러 기기들(multiple machines)에서 학습 작업을 배포하는 것으로 마무리됩니다. 이 과정에서 `torchrun <https://pytorch.org/docs/stable/elastic/run.html>`__을 사용한 결함 내성(fault-tolerant) 분산 학습에 대해서도 배우게 될 예정입니다.
+
+이 튜토리얼은 PyTorch에서 모델 학습에 대한 기본적인 이해를 전제로 하고 있습니다.
+
+코드 실행
+--------
+
+튜토리얼 코드를 실행하려면 여러 개의 CUDA GPU가 필요합니다. 일반적으로 여러 GPU가 있는 클라우드 인스턴스에서 이를 수행할 수 있으며, 튜토리얼에서는 4개의 GPU가 탑재된 Amazon EC2 P3 인스턴스를 사용합니다.
+
+튜토리얼 코드는 이 `GitHub 저장소 <https://github.com/pytorch/examples/tree/main/distributed/ddp-tutorial-series>`__에 올라와 있습니다. 저장소를 복제하고 함께 진행하세요!
+
+튜토리얼 섹션
+--------------
+
+0. 소개 (이 페이지)
+1. `DDP란 무엇인가? <ddp_series_theory.html>`__ DDP가 내부적으로 수행하는 작업에 대해 간단히 소개
+2. `단일 노드 멀티-GPU 학습 <ddp_series_multigpu.html>`__ 한 기기에서 여러 GPU를 사용하여 모델을 학습하는 방법
+3. `결함 내성 분산 학습 <ddp_series_fault_tolerance.html>`__ torchrun을 사용하여 분산 학습 작업을 견고하게 만드는 방법
+4. `다중 노드 학습 <../intermediate/ddp_series_multinode.html>`__ 여러 기기에서 여러 GPU를 사용하여 모델을 학습하는 방법
+5. `DDP를 사용한 GPT 모델 학습 <../intermediate/ddp_series_minGPT.html>`__ DDP를 사용한 `minGPT <https://github.com/karpathy/minGPT>`__ 모델 학습의 “실제 예시”