如何完成这个非常简单的分布式训练示例？

完成一个简单的分布式训练示例，需要以下步骤：

确定分布式训练框架：选择适合的分布式训练框架，例如TensorFlow、PyTorch、MXNet等。这些框架提供了分布式训练的工具和接口，可以方便地进行分布式训练。
准备训练数据：根据训练任务的需求，准备好训练数据集。数据集可以存储在分布式文件系统中，如HDFS，或者通过其他方式进行分发和共享。
设计模型架构：根据训练任务的目标，设计合适的模型架构。模型可以是神经网络、决策树等，根据具体情况选择合适的模型。
编写训练代码：使用选定的分布式训练框架，编写训练代码。代码中需要包括数据加载、模型定义、优化器选择、损失函数定义等内容。
配置分布式训练环境：根据分布式训练框架的要求，配置分布式训练环境。这包括设置主节点和工作节点的IP地址、端口号等信息，以及设置分布式训练的参数，如训练轮数、批量大小等。
启动分布式训练任务：在分布式环境中，启动分布式训练任务。根据框架的要求，使用命令行或脚本启动训练任务，并指定主节点和工作节点的信息。
监控和调优：在训练过程中，监控训练任务的状态和性能指标。根据需要，进行调优操作，如调整学习率、增加训练数据量等。
保存和加载模型：训练完成后，保存训练好的模型。可以将模型保存到分布式文件系统中，以便后续使用。
部署和推理：将训练好的模型部署到生产环境中，进行推理任务。可以使用模型进行预测、分类、回归等任务。

对于分布式训练示例，腾讯云提供了适用于深度学习的分布式训练平台——腾讯云AI加速器（AI Accelerator，AIA）。AIA提供了高性能的GPU服务器和分布式训练框架，可帮助用户快速完成分布式训练任务。具体产品介绍和使用方法，请参考腾讯云AI加速器官方文档：腾讯云AI加速器。