参数服务器（Parameter Server）是一种分布式计算架构，专为高效管理和更新大规模机器学习模型中的参数而设计。它由中心化的服务器节点负责存储模型参数，并处理来自多个工作节点的更新请求；工作节点并行计算梯度后，将结果推送到参数服务器进行同步。这种架构通过解耦参数存储与梯度计算，有效解决了分布式训练中的通信瓶颈，显著提升模型训练的效率和可扩展性。
在AI产品开发的实际落地中，参数服务器技术被广泛应用于训练大型深度学习模型，如推荐系统和自然语言处理任务。它使开发团队能够在分布式环境中高效运行训练流程，缩短开发周期，并支持实时模型更新，从而加速AI产品的迭代、部署和性能优化。主流框架如TensorFlow和PyTorch已集成参数服务器模式，帮助AI产品经理平衡资源分配和训练效率。
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