MXNet支持分布式訓練，可以通過Horovod或Parameter Server來實現。

使用Horovod進行分布式訓練的步驟如下：

1. 安裝Horovod：

pip install horovod

2. 在訓練腳本中導入Horovod并初始化：

import mxnet as mx
import horovod.mxnet as hvd

hvd.init()

3. 創建分布式訓練的DataLoader：

train_data = mx.io.ImageRecordIter(...)

train_data = hvd.DistributedDataLoader(train_data)

4. 定義模型和優化器，并使用Horovod的分布式優化器：

net = mx.gluon.nn.Sequential()
net.add(mx.gluon.nn.Dense(128))
net.add(mx.gluon.nn.Activation('relu'))
net.add(mx.gluon.nn.Dense(10))

net.initialize()

opt = mx.optimizer.SGD(learning_rate=0.1)
opt = hvd.DistributedOptimizer(opt)

5. 訓練模型時使用Horovod的分布式操作：

with mx.gluon.utils.split_and_load(data, ctx_list=hvd.local_devices()):
    ...

使用Parameter Server進行分布式訓練的步驟如下：

1. 安裝MXNet：

pip install mxnet

2. 在訓練腳本中導入相關庫：

import mxnet as mx
from mxnet import kv

3. 初始化Parameter Server：

num_workers = 2
ps = kv.create('dist')

4. 定義模型和優化器，并使用Parameter Server的分布式優化器：

net = mx.gluon.nn.Sequential()
net.add(mx.gluon.nn.Dense(128))
net.add(mx.gluon.nn.Activation('relu'))
net.add(mx.gluon.nn.Dense(10))

net.initialize()

opt = mx.optimizer.SGD(learning_rate=0.1)
opt = kv.DistributedOptimizer(opt)

5. 訓練模型時使用Parameter Server的分布式操作：

with mx.autograd.record():
    ...