Время тренировок: Тренировки в тренажёрном зале, когда и сколько по времени — Triskirun

Тренировки в тренажёрном зале, когда и сколько по времени — Triskirun

По статистике большинство спортсменов тренируются в зале в вечернее время. Связано это с тем, что у большинства посетителей тренажерного зала есть работа, и поэтому тренироваться утром или днем банально нет никакой возможности. Есть любители, которые приходят в зал и рано утром и поздно вечером или ночью. Они считают, что когда меньше народа, то тренировка будет качественнее.

Если взять спортсменов, кто тренируется по два раза в день, то, как правило, серьёзные аэробные нагрузки проводятся утром, вечером на вторых тренировках делается силовая работа в зале. Таково оптимальное соотношение аэробной и силовой работы.

Так, когда же всё-таки лучше тренироваться в зале? Некоторые исследования делают следующие выводы:

• Оптимальным временем для силовых тренировок является промежуток от 16:00 до 19:00.
• Силовые показатели спортсмена после 12 часов дня увеличиваются в среднем на 3-5%, то же самое можно сказать и про выносливость.
• Вероятность получения травмы вечером на 15-20% ниже, чем в утреннее время.
• Вечерняя тренировка за 2-4 часа до засыпания улучшает качество сна.

Но одно дело научные рекомендации, другое дело как на практике вписать силовые тренировки в распорядок дня или тренировочный график? Речь, в основном, идет о любителях, у которых есть работа, семья, дети и прочие «обязанности».

А по продолжительности это сколько? По мнению экспертов, оптимальным временем тренировки в зале считается 45-60 минут. Это эффективное время силовой работы. Сюда не включается разминка, заминка. Эксперты не рекомендуют слишком длительные силовые тренировки (2-х часовые), так как сильно возрастает уровень катаболических гормонов.

Физические нагрузки высвобождают два вида гормонов, анаболические (тестостерон, инсулин, соматропин), и катаболические (кортизол). Во время силовых упражнений в первые полчаса растёт уровень тестостерона. Чем интенсивнее работа, тем раньше начинается снижение уровня тестостерона. После 45 минут высокоинтенсивного тренинга уровень тестостерона может снизиться на 80%. Кортизол выделяется организмом в ответ на стресс и может нарушить процесс роста мышц, а также способствовать образованию жировой прослойки. Интенсивный тренинг с отягощением – это серьезный стресс. Чем дольше занятия, тем больше кортизола синтезирует организм. Примерно после 60 минут уровень катаболических гормонов начинает превышать уровень анаболических.

Кроме того присутствует циркадные (суточные) ритмы данных видов гормонов.

Тестостерон: наиболее рас­прост­ра­нен­ный андрогенный стероид в плазме крови че­ло­ве­ка, зна­че­ние ко­то­ро­го хо­ро­шо известно каждому, кто занимается с «железом».  У тес­тос­те­ро­на есть нес­коль­ко су­точ­ных пи­ков, ко­то­рые наступают утром часов в 6-7, затем днем, часам к 12, пос­ле че­го уро­вень тес­то­сте­ро­на постепенно падает, а в 18:00 происходит новый пик выб­ро­са тес­то­cте­рона, который за­кан­чи­ва­ет­ся часов около 21:00, когда фиксируется су­точ­ный ми­ни­мум кон­цен­тра­ции тес­то­сте­ро­на в плаз­ме.

 

Гормон роста: является антагонистом инсулина, поэтому пики его сек­ре­ции наб­лю­да­ют­ся в пе­ри­о­ды между приемами пищи, а суточный максимум приходится при­мер­но на промежуток с полуночи до 2 часов ночи. В отличие от стероидных гормонов пептидные и бел­ко­вые гор­мо­ны мо­гут де­по­ни­ро­вать­ся, поэтому нарушения сна приводят не столько к на­ру­ше­ни­ям их сек­ре­ции, сколь­ко к нарушениям их поступления в кровь. Но поскольку ак­тив­нее все­го со­ма­то­тро­пин вы­ра­ба­ты­ва­ет­ся в 3 и 4 фазе сна, то соблюдение гигиены сна поз­во­лит уси­лить его сек­ре­цию и кон­цен­тра­цию в крови.

Кортизол: это базовый глю­ко­кор­ти­коид­ный гор­мон, который син­те­зи­ру­ет­ся над­по­чеч­ни­ка­ми. Его кон­цен­тр­ация, как видно на графике, достигает максимума в 6 ча­сов утра, а ми­ни­му­ма к 8 часам вечера. Кроме того, в течение дня так же наблюдаются крат­ко­вре­мен­ные ко­ле­ба­ния кон­цен­тра­ции кортизола в крови. Важно заметить, что сте­роид­ные гор­мо­ны не де­по­ни­ру­ют­ся, а сразу попадают в кровь, поэтому, если их кон­цен­тра­ция низ­ка, зна­чит, они и не вы­ра­ба­ты­ва­ют­ся.

Это касается и тестостерона.

Эти нормальные ритмы могут нарушаться в зависимости от образа жизни, продолжительности и качества сна, дневной активности, режимов тренировок.

Многие исследования показали, что уровень кортизола резко подскакивает примерно через 60 минут после интенсивных силовых упражнений. Существует целый ряд научных исследований, которые показывают, что оптимальное время для силовой тренировки должно находиться вокруг отметки в 45-60 минут.

Чем больше и дольше человек тренируется, тем сильнее увеличиваются следующие негативные побочные эффекты:

• сокращение выработки тестостерона
• сокращение выработки гормона роста
• увеличение выработки кортизола
• увеличение риска травматизма
• увеличение риска перетренированности

Получается, что силовые тренировки более 45 минут ведут больше к разрушению, чем к наращиванию мышечной массы.

Но нужно отметить, что 45 минут – это должна быть эффективная работа.  Часто можно заметить, что народ приходит в зал просто провести время, повисеть в телефонах, потрещать с приятелями. Тогда конечно время растягивается, так можно и полдня провести в зале, если нет других дел.

Вот некоторые советы по повышению эффективности тренировок в зале:

• Составьте план тренировки. Запишите необходимые упражнения, количество повторений, серий, врем я отдыха. Очень часто люди приходят в зал и начинают думать, что бы такое поделать? Очень часто спортсмены отдыхают между подходами дольше, чем положено. Можно составлять программу (суперсеты), где работа будет переключаться на  мышцы антагонисты, или объединяться. Это сократит простои во время периодов отдыха. Четкий план не даст время для сомнений и обдумывания предстоящей работы.
• Не берите в зал с собой мобильный телефон. За время тренировки 45-60 минут ничего страшного не произойдет. Потратьте это время только на себя.
• После 45 минут работы начинает падать сосредоточенность. Внимание начинает рассеиваться. Это плохо. Возможность получить травму возрастает. Если вы знаете, что у вас есть 45-60 минут, то это стимулирует и вы фокусируетесь только на работе.
• Не смотрите на экраны телевизоров в зале. Это сильно отвлекает от работы.
• Можно использовать собственную, любимую музыку и слушать её, используя наушники. Это будет вас стимулировать, и не будет отвлекать на внешние раздражители в виде «потрепаться».
• Возьмите с собой полотенце и фляжку с водой. Тогда не нужно будет бежать к кулеру, чтобы утолить жажду.
• Изучайте расписание работы и загруженность зала. Если все тренажёры и станки заняты, то ни о какой эффективности не может быть и речи.
• Помните, что рост мышц происходит вне зала, во время отдыха. Чем лучше восстановление, тем лучше результаты. Поэтому можно использовать тренировки покороче, по продолжительности, но почаще.
• Разминка и заминка не включается в это обозначенное время.

Следует отметить, что с ростом тренированности и появления опыта, вся работа должна строиться индивидуально.

Особенно это относится к спортсменам, кто тренируется профессионально и обычно два раза в день. Продвинутых любителей это тоже касается.

Тренируйтесь правильно. Берегите своё время и здоровье.

Какое самое лучшее время для тренировок

Администратор Статьи

Прежде чем ответить на вопрос, какое все-таки выбрать оптимальное время для тренировок – утро или вечер, необходимо отметить одну вещь, что физические нагрузки, независимо от времени, места и продолжительности, сами по себе является чрезвычайно полезными для физиологического и психического здоровья.

Ведь не только тело становится более подтянутым после тренировки, но физическая нагрузка также благотворно влияет на нервную систему, расширяя ее функциональные возможности.

Исследования дыхательной функциональности, дневных биоритмов, температуры тела и уровня гормонов говорят одно – наиболее благоприятное время для тренировок около 4-5 часов после обеда. Но в современном темпе жизни порой невозможно выделить время для тренировок четко по графику. Есть много людей, которые выполняют программу физических нагрузок поздно вечером или даже ночью.

Далее будут рассмотрены преимущества тренировок в разное время суток, что поможет каждому самостоятельно выбрать собственное «самое лучшее» время для спорта.

Утренняя тренировка

Плюсы:

1. Для большинства людей, которые выбрали утреннее время для тренировок, легче сформировать постоянную «потребность» в физических упражнениях, т. е. быстрее идет адаптация к нагрузкам.
2.Меньше отвлекающих моментов и, как следствие, вынужденных перерывов.
3.Можно увеличить время для физических упражнений, вставая чуть раньше.
4.Прекрасно ускоряется основной обмен веществ, что дает возможность сжигать больше калорий в течение дня.
5.Дает чувство физической энергии в течение нескольких часов после занятий.
6.Более низкие температуры в летний период.
7.Загрязнение воздуха является самым низким в первой половине дня.

Минусы:

1.Температура тела находится на самом низком уровне после пробуждения, тем самым снижается расход энергии и скорость кровотока.
2.«Холодные» мышцы могут быть более склонны к травмам – обязательно необходимо проводить хорошую разминку и растяжку основных групп мышц, прежде чем повышать интенсивность тренировки.
3.Если человеку не нравится утреннее время для тренировок, то привить себе привычку к утреннему спорту будет сложно.
4.Так как температура тела и уровень гормонов выше в конце дня, то скорость сжигания калорий утром будет менее эффективна.

В полдень

Плюсы:

1.Занятия в обеденный перерыв в строго определенное время может легко войти в привычку.
2. Можно проводить совместные тренировки с коллегами по работе, учебе.
3.Температура тела и уровень гормонов выше, чем утром.
4.Тренировка поможет регулировать количество пищи на обед и также поможет избежать переедания.
5.Улучшает приток крови к мозгу.
6.Снимает эмоциональный стресс от работы, занятий в ВУЗе, школе.

Минусы:

1.Временные ограничения не позволяют получить полноценную тренировку. Любая продолжительность это уже хорошо, но лучше, если вы сможете заниматься от 30 до 60 минут или больше.
2.Отвлекающие факторы, которые могут не позволить приступить к тренировке в назначенное время.
3.Исследования показывают, что показатель легочной функциональности является наихудшим в полдень. При легкой пешей прогулке вы можете и не заметить разницы. Но для энергичной тренировки 15-20% разница может ощущаться.

После обеда

Исследования показывают, что время с 15. 00 до 19.00 часов – это лучшее время для упражнений на выносливость и наращивание мышечной массы.

Плюсы:

1.У большинства людей температура тела и уровень гормонов достигает пика в 5 часов вечера, поэтому тренировка за 2 часа до или после пика является наилучшей для выносливости и наращивания мышечной массы.
2.Исследования показывают, что легкие наиболее работоспособны в 4-5 часов вечера.
3.Мышцы теплые и гибкие.
4.Ощущаемое напряжение в мышцах является самым низким – таким образом, человек будет в состоянии выполнять более сложные или быстрые упражнения во второй половине дня.
5.Нагрузка помогает регулировать количество пищи на ужин.
6.Снять напряжение после рабочего дня, учебных занятий.

Минусы:

1.Отвлекающие факторы, которые могут не позволить приступить к тренировке в назначенное время.

Вечерняя тренировка

Плюсы:

1.Мышцы теплые и гибкие.
2.Нагрузка помогает регулировать количество пищи на ужин.
3.Снять напряжение после рабочего дня, учебных занятий.

Минусы:

1.Отвлекающие факторы, которые могут не позволить приступить к тренировке в назначенное время.
2.Необходимо от одного до трех часов, чтобы расслабиться после выполнения упражнений, чтобы иметь возможность нормально заснуть.
3.Накопившаяся за целый день психологическая и физическая усталость.

Лучшее время для тренировок: мнение экспертов.

Итак, какое же самое лучшее время для тренировок? Польза от физических упражнений будет лишь тогда, когда они выполняются последовательно и регулярно.

Поэтому лучшее время для осуществления тренировок то, которое будет идеально вписываться и соответствовать дневному расписанию. Эксперты сходятся во мнении – определяющим будет все-таки продолжительность и систематичность тренировок, а не время суток.

comments powered by HyperComments Понравилось? Расскажите друзьям:

утро, день, вечер или ночь

Мужчины хотят нарастить мышечную массу, девушки — сбросить лишний вес и подтянуть фигуру. Для достижения каждой из целей используется определенный тип физических нагрузок: анаэробный или аэробный (силовой или кардио). Но на эффективность тренировочного процесса влияют не только правильно выбранные упражнения, но и время проведения занятий.

Утренняя тренировка

Процессы похудения запускаются при недостатке глюкозы в организме. Это происходит в результате последовательного взаимодействия двух гормонов: инсулина и адреналина. Первый отвечает за усвоение сахаров и формирование энергетических запасов в виде гликогена, второй высвобождает накопленные запасы из мышц, когда тело преодолевает физические нагрузки.

Одновременно эти гормоны вырабатываться не могут. Для жиросжигания нужно поддерживать низкую выработку инсулина и высокий уровень адреналина.

Рекомендуется проводить кардиотренировки в утренние часы, когда человек испытывает нехватку питательных веществ после сна. Так как энергетические запасы организма утром невелики, они быстро расходуются, и на поддержание работы мышц направляется подкожный жир.

Утренние тренировки не должны быть длительными и изнуряющими. Достаточно 25–30 минут бега в легком или среднем темпе. Вместо пробежек можно использовать кардиотренажеры: велоэргометр, орбитрек, электронную дорожку или гулять в скандинавском стиле.

Утренние аэробные занятия желательно проводить на голодный желудок. Это ускорит расходование гликогена из мышц и будет способствовать похудению. Сразу после пробуждения выпейте стакан прохладной чистой воды, выполните простую зарядку и приступайте к занятию.

Есть после тренировки нельзя. Примите несколько капсул BCAA. По истечении 1 часа можете полноценно позавтракать. Прием пищи должен быть сбалансированным, чтобы дать «изголодавшемуся» организму необходимые микроэлементы для восстановления.

Силовой тренинг тоже можно проводить по утрам. Но такие нагрузки для большинства довольно тяжелы. Связано это с низким уровнем энергетических запасов после ночного отдыха. Если хотите заниматься бодибилдингом или пауэрлифтингом утром, хорошо завтракайте за 1–1,5 часа до занятия.

Не забывайте — основную часть пищи должны составлять «сложные» углеводы, которые медленно расщепляются и питают организм долгое время. Если не получается есть перед тренировкой, принимайте гейнер.

После силового занятия необходимо плотно перекусить, чтобы восстановить энергетический баланс и дать мышцам питательные вещества для роста.

Дневная тренировка

Западные ученые провели исследования с группой спортсменов, занимавшихся кардио и силовыми нагрузками. Результаты показали, что анаэробная производительность и аэробная выносливость снижаются в полуденное время (с 12:00 до 15:00). Подобный негативный эффект связан с циркадными ритмами, регулирующими фазы сна и бодрствования. В полдень наступает спад активности организма. Полученные с завтраком питательные вещества к этому времени практически полностью расходуются, что вызывает умственную и физическую усталость.

В дневные часы (с 12:00 до 14:00) рекомендуется хорошо пообедать и передохнуть. Идеальным вариантом будет сон в течение 40–60 минут. Спортом в такое время заниматься нежелательно. Особенно если на улице лето и температура воздуха превышает 20°С.

Начиная с 15:00, тело распределяет по тканям полученные с обедом питательные вещества. Мы ощущаем прилив сил и бодрости. Повышаются работоспособность и умственная активность. В эти часы можно заниматься как силовыми, так и аэробными нагрузками.

За 1-1,5 перед дневной тренировкой нужно сделать легкий перекус. Наедаться не стоит. К этому времени организм еще не до конца израсходовал энергозапасы, полученные с обедом.

После дневного кардио необходимо воздержаться от приема пищи на 1,5–2 часа, и только по истечении данного отрезка можно будет поесть. Еда должна быть низкокалорийной и легкоусвояемой, например, творог и стакан кефира. После силового тренинга организму требуются питательные вещества. Прямо в раздевалке можно перекусить бананом и протеиновым коктейлем, а уже дома полноценно поужинать.

Вечерняя тренировка

Американские ученые из университета Уильямсберга провели исследование с участием 100 мужчин. В ходе работы был замерен гормональный фон спортсменов при проведении тренировок в разные временные интервалы (07:00–09:00, 11:00–13:00, 14:00–16:00, 18:00–20:00).

Результаты показали, что вечерние силовые занятия способствуют повышению выработки тестостерона — гормона, отвечающего за быстрое восстановление и рост мышечных волокон. Одновременно понижался уровень кортизола — стрессового гормона, участвующего в распаде мышц и увеличении жировых запасов. Это значит, что лучшее время для тренировок на силу и массу — интервал с 18.00 до 20.00.

Питание перед анаэробными нагрузками должно быть калорийным, но не следует наедаться непосредственно перед занятием. Лучше поесть за 1,5–2 часа до начала.

После силового тренинга появляется «углеводное окно». Это значит, что спортсмену нужно в течение 30–40 минут принять порцию углеводов для восстановления энергетических запасов. Не стоит опасаться, полученные калории не отложатся на боках. Придя домой, можно съесть белковый продукт, например, отварную куриную грудку или творог. Перед сном рекомендуется выпить протеиновый коктейль (казеиновый или сывороточный).

Вечерние тренировки для похудения лучше всего проводить в промежутке с 17:00 до 19:00. Это время характеризуется высокой активностью организма. Кроме того, чем раньше закончатся интенсивные нагрузки, тем легче спортсмену засыпать.

Не рекомендуется проводить кардиозанятия за 1–2 часа до сна. Для вечернего жиросжигающего тренинга отлично подходят легкие пробежки, спортивная ходьба, плавание, игровые виды спорта, танцы, аэробика.

Если есть возможность, нужно следить за сердечным ритмом. Предпочтительной для похудения является пульсовая зона 70–80% от максимальной частоты сердечных сокращений.

Питание перед вечерним аэробным тренингом должно быть легким. Задача таких занятий — сжечь максимальное количество калорий, создав их дефицит в организме, запустив процессы жиросжигания. Поэтому не следует наедаться углеводами перед кардиотренировками.

Съешьте небольшую порцию овощного салата или творога за 60–90 минут до начала. По окончании занятия лучше принять BCAA или протеиновый коктейль. Через 1,5–2 часа можно съесть отварное мясо со свежими овощами. Для эффективного похудения необходимо выпивать в течение дня не менее двух литров воды.

Ночной тренинг

Спортивные занятия после 22:00 практикуют атлеты, у которых нет возможности посещать фитнес-зал в обычное время. Такой режим не несет пользы для здоровья. Связано это с особенностями работы организма и с биологическими ритмами.

С 23:00 до 01:00 тело активно восстанавливает поврежденные ткани и запасает энергию. Если в это время человек не спит, процесс регенерации идет гораздо медленнее.

В течение ночи усиливается секреция мелатонина. Этот гормон регулирует суточные биоритмы и отвечает за множество процессов в организме, например, замедляет старение клеток, регулирует работу пищеварительного тракта, стабилизирует кровяное давление. Если ночью атлет бодрствует, нарушается выработка мелатонина, что рано или поздно приведет к проблемам со здоровьем. Поэтому ночные тренировки стоит проводить только в случае нехватки времени и чем реже, тем лучше.

выбор лучшего времени для тренировки

Опубликовано: 18. 11.2016Время на чтение: 4 минуты3690

Вопрос о выборе времени для тренировок актуален всегда. Кто-то утверждает, что утренние тренировки более эффективны для сжигания жира. Кто-то придерживается мнения, что именно вечернее занятие спортом даст лучшие результаты по сжиганию калорий. Мы рассмотрели все варианты, нашли плюсы и минусы разных подходов и рады поделиться с вами полученной информацией!

Анализируя показатели человеческих биоритмов, уровень гормонов и температуру нашего тела в разные промежутки дня, приходим к выводу, что наше функциональное состояние в течение суток меняется. Максимально высокая работоспособность у человека наблюдается с 10 до 12 и с 15 до 18 часов.

Интересно: эксперты придерживаются мнения, что в полдень и ранним вечером температура нашего тела выше температуры тела сразу после пробуждения. Тренировки в этом период времени являются оптимальными, так как при этом снижается риск растяжений мышц и получения травм.

Но не у всех и не всегда получается заниматься спортом в середине дня. Работа и учеба требуют времени, и у нас остаются два варианта: проводить тренировки с утра, либо вечером.

Физическая активность в любом случае принесет пользу, ведь для спорта нет определенного времени. Но в какие именно часы получится добиться максимальных результатов? Предлагаем подробно рассмотреть самые оптимальные и удобные варианты.

1)    Утренние тренировки:

Занятия спортом в ранние часы, сразу после пробуждения, сложны лишь первое время. Организм человека со временем привыкает к систематическим утренним нагрузкам, и после нескольких таких тренировок вы сможете без проблем просыпаться без будильника к отведенному для занятий времени. Сразу после сна температура тела человека понижена, поэтому при утренних тренировках энергии затрачивается больше, что способствует усиленному сжиганию жиров организмом.

Также ранние тренировки прекрасно ускоряют обмен веществ, что дает возможность сжигать больше калорий в течение всего дня. Плюс организм после утренней физической активности находится в тонусе, что помогает легче переносить послеобеденное время, в период которого обычно клонит в сон и теряется работоспособность.

Но есть и свои слабые стороны: не разогретые мышцы легко травмировать, поэтому перед утренней тренировкой обязательно нужно проводить хорошую разминку для всех групп мышц. Несмотря на то, что с утра занятия спортом способствуют быстрому сжиганию жира, при низком уровне температуры и гормонов, калории именно в период самой утренней тренировки сжигаются медленнее, чем во время вечерней. Если вы тренируетесь утром, то введите в привычку завтракать за полтора часа до тренировки и еще раз обеспечьте организм пищей после.

В идеале, для достижения заметного результата заниматься нужно ежедневно хотя бы 1 час. Утренние тренировки улучшают приток крови к мозгу, что стимулирует его функционирование.

2)    Дневные тренировки:

Такие тренировки быстро входят в привычку. В это время наиболее эффективными будут занятия силовыми упражнениями, растяжкой, кроссфитом и другими упражнениями, требующими выдержки и силы.

В послеобеденное время температура тела и уровень гормонов повышается. Мышцы становятся податливыми и более гибкими, после полудня тренировки принесут хороший результат, при этом снижая риск мышечного напряжения и, как следствие, мышечных болей.

Дневные тренировки отлично подойдут тем, кто хочет увеличить мышечную силу и повысить уровень выносливости. Их нужно грамотно планировать с учетом обязательного приема пищи. Обед, в случае физических нагрузок, разделить на два приема: за полтора-два часа до и через час после тренировок.

Из минусов выделим плотный график учебы или работы. Не каждый может позволить себе потратить время на тренировку в обеденный перерыв (40-50 минут).  Занятие может пройти «скомкано» и неэффективно из-за желания успеть все и сразу за минимальный период.

3)    Вечерние тренировки:

После 16:00 мышцы находятся в наилучшей форме. Будут эффективны силовые тренировки с гантелями или штангой — то есть это время больше подходит для прорисовки рельефа, чем снижения веса.

Вечерние тренировки практически не отличаются по эффективности от поздних дневных. В позднее время в фитнес-клубы обычно плотно заполнены: все спешат после работы и учебы заняться спортом и снять эмоциональное напряжение. Но стоит учитывать и тот факт, что физическая активность провоцирует организм на выработку адреналина. Если заниматься слишком поздно, то такие тренировки могут послужить причиной нарушения сна. Оптимальное время для вечерней тренировки – за 2-3 часа до сна. 

Для закрепления результатов тренировки советуем выпивать протеиновый коктейль, содержащий большое количество белка, необходимого для формирования рельефа мышц, а также оказывающий активное восстановительное действие на мышечную ткань, снимая мышечное напряжение и боли. При этом, белковые коктейли легко усваиваются и перевариваются за счет своей жидкой консистенции, тем самым идеально подходят для восстановления организма после вечерней тренировки, не откладываясь в жировой ткани и не создавая чувства тяжести в желудке. Выпивать протеиновые коктейли рекомендуется за 2-3 часа до сна.

Важно: Не забывайте подкрепиться перед силовыми тренировками, так как на пустой желудок они действительно опасны.

Какое бы время для занятий спортом вы ни выбрали, помните, главное — регулярность тренировок! С периодичностью не менее 3 раз в неделю результаты не заставят себя ждать.

Для того, чтобы связаться с индивидуальным консультантом, который составит вам план тренировок и питания, пройдите по ссылке.Узнайте, как питаться
сбалансированно
и контролировать
свой весУзнать больше 18 ноября 2016, 17:562016-11-18

Автор: Будь в Форме

Оцените материал!

Добавить отзыв

Как найти время для тренировок в плотном графике hiitworks

Тренировки заряжают энергией и помогают справляться с задачами быстрее. Чтобы получать этот заряд, важно найти время и прийти на тренировку. Затем построить график так, чтобы посещать занятия регулярно. Возможно ли это, когда на работе завал? Мы расспросили сооснователя hiitworks Ярослава Сойникова о том, как тренироваться с удовольствием и результатом, несмотря на дедлайны, авралы и стрессовое «ничего не успеваю».

Где взять силы и время тренироваться, когда на работе завал?

Завал на работе означает, что вы испытываете сильный стресс и находитесь вне зоны комфорта. Важно, чтобы в этот период тренировки давали вам подъем энергии, как обычно, а не истощали еще больше. Иногда можно сделать небольшую паузу для восстановления, иногда лучше продолжать заниматься. Определить точно поможет фитнес-тестирование, где тренер сможет порекомендовать интенсивность и частоту занятий под ваш режим.

В период сильного стресса нельзя идти по пути стандартных рекомендаций, чтобы не исчерпать свои ресурсы. Обычно рекомендуются более простые занятия, без больших отягощений и высокоинтенсивных нагрузок. Лучше выбрать тренировки, которые будут развивать опорно-двигательный аппарат, укреплять сердечно-сосудистую систему и мышцы без сильного стресса для тела. Например, занятия на TRX. Снять избыток стресса помогут и восстановительные занятия: Recovery, Animal Flow, йога.

Главное — отслеживать, какой вы получаете результат. Результат — это ваше самочувствие и состав тела. Иногда менее интенсивные занятия будут лучшим вариантом, потому что у вас хватает ресурса адаптироваться. А интенсивные занятия в период высокого стресса могут приводить к истощению, когда организм начнет терять мышцы и накапливать лишний жир, как во время болезни. Если вы довольны результатом, не нужно толкать себя на подвиги. Делайте то, что приносит удовольствие и пользу. И не забывайте про питание и сон, которые помогут восстановить силы и быть в хорошей форме.

Если совсем нет времени, лучше потратить его на тренировку, сон или обед?

Тренировки, питание и сон — это три ножки, на которых держится наша табуретка для здорового тела и продуктивности во всех делах. Ни одну из этих ножек нельзя выбить без негативных последствий. Тренироваться в ущерб питанию и сну — плохая идея. Так вы не будете восстанавливаться и тренировки станут малоэффективными.

Если вы ночь не спали, лучше пропустите одну тренировку и выспитесь, чтобы у вас появились силы и желание продолжать. Постарайтесь планировать не меньше 7 часов на сон. Есть рекомендации для качественного сна. Ложиться до 23:00, выключать гаджеты и спать в темном, тихом, прохладном помещении при температуре 19°C. Но в больших городах не всегда есть возможность придерживаться всех рекомендаций. Поэтому правило такое: если вы можете что-то сделать, чтобы спать лучше, — сделайте это.

Если вы можете что-то сделать, чтобы питаться лучше, — тоже сделайте это. Важно лучше себя кормить и меньше себя травить. Это означает, пить воду в течение дня и организовать трехразовый рацион без вредных перекусов, а с достаточным количеством белка, полезных жиров, сложных углеводов и клетчатки.

Как тренироваться, если времени постоянно не хватает?

Если времени постоянно не хватает, нужно не тратить его на то, что не приносит удовольствия и результата. Изматывающие монотонные тренировки — не приносят. Важно, чтобы тренировки были короткими и разнообразными, а нагрузка вызывала прилив энергии, а не стремление упасть и не шевелиться.

45 минут занятия достаточно, чтобы укрепить мышцы, сердечно-сосудистую систему и дать импульс для эндокринной и нервной систем. Длительные нагрузки дольше часа могут приводить к истощению этих систем. А значит, вы только устанете зря, а тело никакой пользы не получит.

Занятие должно чередовать этапы работы и отдыха четко по таймингу без лишних разговоров и очередей к тренажерам. Важно, чтобы тренировка была не просто «косметической» для вашей внешности, а оздоравливала организм. Укрепляла мышцы всего тела, формировала ровную осанку, развивала разные параметры: и силу, и подвижность, и гибкость, и выносливость.

А еще важно, чтобы тренировки были регулярными. Если все время начинать и бросать, то вы просто будете уставать, а результата получать не будете. Чтобы происходила правильная адаптация к нагрузкам, нужно заниматься 3-5 раз в неделю. Только регулярность поможет похудеть, укрепить мышцы, сформировать красивую осанку, стать сильнее и повысить продуктивность.

Тренироваться дома, чтобы не тратить время на дорогу в зал, — хорошая идея?

Если тренировки дома — это единственный выход, чтобы успеть, то можно начать дома. Но важно помнить, что все упражнения нужно делать технически правильно, чтобы получить результат, а не травму. Технику упражнений и уровень нагрузки должен контролировать тренер, поэтому лучше тренироваться онлайн с грамотным тренером.

Хотя тот же эффект, что и от занятий в зале, в онлайне получить очень сложно.
Групповые тренировки в зале создают особую атмосферу. Это поддержка единомышленников, которая помогает находить дополнительную мотивацию и заряжает на продуктивность еще больше. Но важно, чтобы группы были небольшими, где тренер будет уделять внимание технике и нагрузке каждого участника.

Если есть возможность ходить в зал рядом с работой или домом, лучше сделать так. На тренировки по 45 минут в hiitworks успевают даже в обеденный перерыв. А фитнес-студии мы располагаем возле метро, жилых районов и бизнес-центров. Работают они с 7:00 до 21:00, чтобы можно было позаниматься и до, и после работы, и в течение рабочего дня.

В какое время лучше планировать тренировки?

Нет идеального времени для всех. Все зависит от графика и времени суток, когда человек чувствует себя наиболее продуктивным. Нужно понаблюдать за собой несколько дней, чтобы определить лучшее время.

Некоторые лучше всего справляются с рабочими задачами утром, а тренировки по утрам им могут даваться тяжело. Тогда лучше утром быстрее выполнить работу, а потом пойти на занятие. Другие, наоборот, не могут утром сразу включиться в эффективную умственную работу, тогда утром лучше поставить тренировку и зарядиться хорошим настроением на весь день.

В любом случае, в течение дня важно чередовать умственную и физическую активность. Это сделает вас продуктивней. Начните день с легкого комплекса йоги «сурья-намаскара», делайте паузы для небольшой разминки и коротких прогулок в течение дня, прогуляйтесь вечером, чтобы лучше засыпать.

Есть ли правила тайм-менеджмента, которые помогают успевать на тренировки?

У каждого свои правила. Могу поделиться теми, которые помогают мне. Например, отойти от классического подхода планирования, при котором мы ставим в календарь только рабочие задачи. Вместо этого планировать всю свою деятельность. Нужно вписывать в календарь тренировки, время на трехразовое питание и 7 часов сна. Это деятельность, от которой зависит здоровье и продуктивность, а мы почему-то привыкли отодвигать ее, как неважную. Когда тренировка есть в плане, и человек относится к ней, как к важной встрече, то шанс попасть на нее гораздо выше.

Лучше заниматься в одно и то же время, чтобы выработать привычку, а не придумывать каждый раз, как втиснуть занятие в график. Для этого расставьте «якоря» в течение дня. «Якорь» — это деятельность, которая запланирована на определенное время и не сдвигается. Вокруг «якорей» удобно выстраивать все другие дела. Тренировки как раз могу быть такими «якорями» и помогут лучше организовать себя.

С чего начать тренировки занятым людям?

Первый шаг — это фитнес-тестирование. В hiitworks оно включает анкетирование, тестирование движений, измерение параметров и состава тела. Помогает понять, в каком состоянии сейчас ваш организм, какой у вас график, какие движения для вас полезны, а какие могут быть потенциально опасными. Тогда можно подобрать тренировки, которые будут при минимальных затратах времени давать максимальный результат, а еще приносить удовольствие.

Комментарии временно отключены.

когда лучше тренироваться – Москва 24, 20.05.2016

Фото: YAY/ТАСС

Колумнист m24.ru, фитнес-тренер и телеведущий Эдуард Каневский рассказывает, когда в спортзале меньше всего народа и в какое время суток лучше всего заниматься.

В какое время тренироваться, чтобы похудеть? А в какие часы лучше растет мышечная масса? И зависит ли результат от времени тренировки вообще? Сто процентов, ответить на этот вопрос не сможет никто, пока сам не попробует тренироваться в различные часы. Ведь есть такое понятие, как «биологический ритм», и у каждого он свой. Но если серьезно не углубляться в физиологические особенности каждого человека, то на практике можно применить общепринятые в фитнесе подходы для решения определенных целей и задач.

С утра пораньше

Бытует мнение, что лучшее время для кардиотренировки – это раннее утро, сразу после сна. Сторонники этой теории утверждают, что после ночного голодания организм быстрее начинает сжигать подкожный жир, так как в течение ночи человек ничего не ел, и результат не заставит себя ждать. И эта теория имеет право на существование при соблюдении одного нюанса.

Дело в том, что в состоянии голода в момент, когда мы даем аэробную нагрузку (как правило, это бег, скакалка, велосипед или беговые лыжи либо любой кардиотренажер, если человек идет целенаправленно с утра в фитнес-клуб), организм находится в состоянии дефицита калорий.

Доказано, что при выполнении аэробных тренировок натощак занимающийся активно теряет не жировую массу тела, а мышечную. Такой подход категорически противопоказан тем, кто хочет сохранить набранные килограммы мышц в тренажерном зале и пытается сделать их рельефнее.

Какой выход в данной ситуации? Перед утренней пробежкой необходимо съесть любой высокобелковый продукт. Чаще это обезжиренный творог, кефир, яичные белки, если же вы не хотите грузить пищеварительную систему сразу перед тренировкой, то лучше всего подойдет так называемый сывороточный изолят – это вид протеинового напитка, в котором полностью отсутствуют жиры и углеводы. Только белок (правда, разводить его необходимо водой или обезжиренным молоком), что идеально подходит для защиты ваших мышц во время аэробики после длительного голодания. Вообще, принятие белка перед кардио – лучший способ худеть быстрее, сохраняя мышечную массу в любое время тренировки.

После работы

Фото: YAY/ТАСС

Мое мнение как профессионального тренера в том, что лучшее время для кардиотренировок – это вечер, ближе ко сну. Дело в том, что после утренней тренировки у вас еще целый день впереди, а это как минимум еще три-четыре приема пищи, стресс на работе, возможно, алкоголь вечером. Таким образом, эффективность ваших утренних тренировок снижается набранными калориями, часто избыточными, в течение рабочего дня. Вечернее кардио – прекрасный способ борьбы с лишним весом. После такой тренировки вы также употребляете любой высокобелковый продукт, тем самым защищая мышечную массу от разрушения после аэробной сессии и ночного голодания, а утром у вас есть возможность больше поспать, что тоже полезно для общего самочувствия и здоровья в целом.

В какое время фитнес-клубы наиболее заполнены людьми? Правильно, утром, с семи до одиннадцати, и вечером, с шести до десяти. Но это не связано с тем, что большинство клиентов знают, когда лучше тренироваться, ведь есть клубы с круглосуточным режимом работы и в них, даже глубокой ночью наблюдается определенный ажиотаж. Просто клиенты чаще приходят либо до работы, либо после. Самые отчаянные приходят вместо работы или обеда.

Для тех, кому нужны мускулы

Но если с кардиотренировками мы более-менее разобрались, то когда лучше качаться? Здесь существенное большинство спортивных врачей и опытных культуристов скажут, что в первой половине дня. Это напрямую связанно с уровнем определенных гормонов, в частности тестостерона, чья концентрация максимальная именно после сна.

Понятно, что эту концентрацию высчитать для конкретного человека непросто, да и кому нужны столь серьезные исследования, но качаться до обеда действительно эффективнее и проще. Не зря практически в любом спорте высоких достижений существуют утренние тренировки, и как раз в эти часы проводят самые интенсивные занятия, когда необходимо максимально выложиться.

Фото: YAY/ТАСС

В тренажерном зале то же самое: вы проснулись, качественно загрузились сложными углеводами: гречкой, геркулесом, бурым рисом, макаронами (такое количество углеводов необходимо, чтобы вам хватило энергии для тяжелых силовых тренировок) — и отправляетесь в тренажерный зал. Если же у вас не получается посещать тренажерку в утренние часы и остается только вечернее время – это не значит, что вы не добьетесь определенного результата. Он обязательно будет, но, возможно, для его достижения вам понадобится чуть больше времени.

Еще одним минусом вечерних силовых тренировок является сильное переутомление, ведь работа на массу заставляет вас тренироваться на износ, что часто приводит к нарушению сна. Поэтому, если вы после такой тренировки плохо спите, рекомендую немного снизить интенсивность тренировок: брать меньше веса либо увеличить время между подходами или количество упражнений. Помните: главное, что вы тренируетесь. Быстрых результатов все равно не бывает, а вот причин не заниматься вообще миллионы!

Использование приложения «Тренировка» на часах Apple Watch

Получайте сведения о прогрессе во время тренировки и уведомления о достижении цели.

Начало тренировки

1. Откройте приложение «Тренировка». 
2. Найдите тренировку, которая оптимально соответствует выполняемым упражнениям. Дополнительные сведения обо всех типах тренировок см. в этой статье. 
3. Чтобы задать цель, нажмите кнопку «Еще»  рядом с нужной тренировкой. Чтобы пропустить этап установки цели, нажмите тренировку. 
4. Дождитесь завершения 3-секундного обратного отсчета. Чтобы пропустить обратный отсчет, коснитесь экрана.
5. Начните тренировку. Чтобы добавить другой тип тренировки, не завершая сеанс, откройте приложение «Тренировка», смахните вправо и нажмите кнопку «Новая» . 

Начать тренировку можно также с помощью Siri. Произнесите фразу, например «начать километровую прогулку».

Забыли начать тренировку? Часы Apple Watch могут автоматически определять начало тренировки.

Завершение, приостановка или блокировка тренировки

• Чтобы завершить тренировку, смахните вправо и нажмите кнопку «Конец» .
• Чтобы приостановить тренировку, смахните вправо и нажмите кнопку «Пауза» . Можно также нажать колесико Digital Crown и боковую кнопку одновременно. Чтобы продолжить, нажмите обе кнопки еще раз.
• Чтобы заблокировать экран для предотвращения случайных нажатий, смахните вправо и нажмите кнопку блокировки . Чтобы разблокировать экран, поверните колесико Digital Crown. Узнайте, как приостановить или завершить тренировку по плаванию. 

Забыли завершить тренировку? Apple Watch могут автоматически определять окончание тренировки.

Отслеживание прогресса

Чтобы посмотреть, насколько эффективно вы тренируетесь, поднимите запястье. Затем поверните колесико Digital Crown, чтобы выделить наиболее важный показатель. 

Во время бега или ходьбы Apple Watch каждую милю или километр подают тактильный сигнал. При этом на экране отображается соответствующее оповещение. Во время езды на велосипеде Apple Watch подают тактильный сигнал каждые пять миль или километров.¹ 

Изменение показателей для каждой тренировки

1. На iPhone откройте приложение Apple Watch. 
2. Перейдите на вкладку «Мои часы» и выберите «Тренировка» > «Вид». 
3. Нажмите «Различные значения» или «Одиночное значение». 
   • При выборе варианта «Различные значения» можно указывать до пяти значений для каждой тренировки. Нажмите тип тренировки, затем выберите «Изменить». Добавьте или удалите показатели. Можно также коснуться и удерживать кнопку изменения порядка , чтобы изменить их порядок. 
   • При выборе варианта «Одиночное значение» можно во время тренировки прокручивать все показатели с помощью колесика Digital Crown.

Выбор единиц измерения для оценки энергетических затрат и расстояния

• Чтобы изменить калории на килоджоули или наоборот, с усилием нажмите экран цели по калориям.
• Чтобы изменить мили на километры или наоборот, с усилием нажмите экран цели по расстоянию.
• Чтобы изменить ярды на метры или наоборот во время плавания², с усилием нажмите экран цели по расстоянию или экран длины дорожки.

Отметка сегментов в тренировке

Для отслеживания различных этапов тренировки можно использовать сегменты. Например, при выполнении тренировки «Бег» на беговой дорожке можно отмечать каждый круг или всю дистанцию. 30-минутную тренировку «Велотренажер» можно разделить на три 10-минутных сегмента. Вот как использовать эту функцию:

1. Во время тренировки дважды нажмите на экран.
2. Дождитесь, пока появится сводка по сегментам. 
   

Чтобы просмотреть все сегменты после завершения тренировки, выполните следующие действия.

1. Откройте на iPhone приложение «Фитнес».  
2. Перейдите на вкладку «Тренировки».  
3. Нажмите тренировку и прокрутите экран вниз. 

Во время тренировок по плаванию экран блокируется, а это значит, что отмечать сегменты нельзя. Однако во время тренировок «Бассейн» круги отмечаются автоматически каждый раз, когда вы отдыхаете на краю бассейна в течение 10 секунд или дольше. Автоустановки отображаются в сводке тренировки в приложении «Фитнес» на iPhone.

Добавление тренировки

В приложении «Тренировка» можно просматривать и добавлять новые типы тренировок.

1. Откройте приложение «Тренировка» на Apple Watch.
2. Прокрутите вниз и выберите «Добавить тренировку».
3. Выберите нужную тренировку.

Если не удалось найти подходящий тип тренировки, выберите «Другое».

Узнайте, как обеспечить точность измерений с помощью Apple Watch, чтобы получать максимальную пользу от тренировок.

Получение напоминаний начать тренировку

При использовании watchOS 5 или более поздней версии Apple Watch определив, что вы выполняете физические упражнения, подают тактильный сигнал и выводят на экран вопрос. Нажмите один из вариантов в уведомлении, чтобы записать тренировку, изменить тип тренировки, отключить уведомления на текущий день или закрыть уведомление. Не имеет значения, в какой момент вы нажмете на экран — баллы за уже выполненные упражнения будут начислены.

Быстрота появления напоминания записать тренировку зависит от типа тренировки. Часы могут выдавать напоминания для следующих типов тренировок: 

• Ходьба (зал)
• Ходьба
• Бег (зал)

• Бег
• Эллипсоид
• Эргометр

• Бассейн
• Водоем

 

Чтобы включить или выключить эту настройку, откройте на часах Apple Watch приложение «Настройки», выберите «Тренировка» и перейдите на вкладку «Запустить напоминание начать тренировку». 

Получение напоминаний завершить тренировку

При использовании watchOS 5 или более поздней версии Apple Watch определив, что вы закончили физические упражнения, подают тактильный сигнал и выводят на экран вопрос. Нажмите уведомление, чтобы завершить или приостановить тренировку, либо закройте уведомление и продолжайте тренировки. Если вы не отреагируете на уведомление или закроете его, тренировка будет продолжаться до тех пор, пока вы не выберете завершить или приостановить ее.

Быстрота появления напоминания об окончании тренировки зависит от типа тренировки.

Чтобы включить или выключить эту настройку, откройте на часах Apple Watch приложение «Настройки», выберите «Тренировка» и перейдите на вкладку «Завершить напоминание начать тренировку».

Включение параметра «Не беспокоить»

Можно включить настройку «Не беспокоить на тренировке», чтобы автоматически отключать звонки и оповещения на Apple Watch, когда вы начинаете тренировку.

1. Откройте приложение «Настройки» на Apple Watch.
2. Нажмите «Не беспокоить».
3. Нажмите «Не беспокоить на тренировке».

Когда тренировка закончится, вы сможете снова принимать звонки и сообщения на часах.

Экономия энергии во время тренировки

Чтобы продлить время работы от аккумулятора при длинных прогулках или пробежках, можно использовать режим экономии энергии, который отключает режим дисплея «Всегда включен», датчик пульса и передачу данных по сотовой сети. Apple Watch продолжат считать активные калории, расстояние, темп и истекшее время.

Чтобы включить или отключить режим экономии энергии, выполните следующие действия. 

1. На iPhone откройте приложение Apple Watch. 
2. Перейдите на вкладку «Мои часы» и выберите «Тренировка».
3. Включите или отключите режим экономии энергии. 

Просмотр истории тренировок, истории активности и своих наград

1. Откройте на iPhone приложение «Фитнес».
2. Чтобы просматривать сведения о тренировках, перейдите на вкладку «Тренировка» и нажмите нужный элемент. 

Данные из приложения «Тренировка» передаются в приложение Активность на Apple Watch, чтобы тренировки учитывались при достижении целей физической активности. Все ваши данные будут автоматически сохраняться в приложении «Здоровье», где с вашего разрешения к ним смогут получать доступ приложения сторонних разработчиков. 

Полное раскрытие возможностей тренировок

1. Для таких типов тренировки, как езда на велосипеде, ходьба, бег или тренировка в кресле-коляске, можно переключаться между километрами и милями. При выборе тренировки по плаванию можно переключаться между ярдами и метрами. 
2. Модели Apple Watch Series 1 и Apple Watch (1-го поколения) нельзя использовать для плавания. Дополнительные сведения об уровне водоупорности часов Apple Watch см. в этой статье. 

Информация о продуктах, произведенных не компанией Apple, или о независимых веб-сайтах, неподконтрольных и не тестируемых компанией Apple, не носит рекомендательного или одобрительного характера. Компания Apple не несет никакой ответственности за выбор, функциональность и использование веб-сайтов или продукции сторонних производителей. Компания Apple также не несет ответственности за точность или достоверность данных, размещенных на веб-сайтах сторонних производителей. Обратитесь к поставщику за дополнительной информацией.

Дата публикации: 22 июня 2021 г.

Преимущества тренировки по времени

Garmin — прекрасное изобретение, но иногда мы, бегуны, слишком полагаемся на эту технологию. Многие бегуны, в том числе и я, зацикливаются на способности точно измерять дистанцию. Мы бегаем взад и вперед по парковкам или городским кварталам, пока наши часы не дойдут до x.00, и только тогда мы сможем остановиться.

До появления носимых GPS-часов бегуны могли измерять точное расстояние (и, следовательно, точное расстояние) только на треках или сертифицированных гоночных трассах.В остальном это приблизительное расстояние на машине или тренировка по времени.

После перелома плюсневой кости я перешла на тренировки по времени, а не по расстоянию. Раньше я тренировался по расписанию и использовал тренировку по времени с некоторыми из моих клиентов-тренеров. Чем опытнее я становился бегуном и тренером, тем больше я верил в преимущества тренировок со временем.

Наука обучения временем

Обучение временем и усилием звучит глупо, особенно для кого-то вроде меня, который любит науку, исследования и данные.Но я пришел к выводу об обучении по времени благодаря науке .

Давайте поговорим о физиологии. Наше тело адаптируется, когда мы применяем определенный стимул. Наше тело измеряет этот стимул с точки зрения продолжительности и интенсивности (времени и усилий). У нас нет встроенных устройств GPS, которые знают точное расстояние в милях или километрах.

Когда вы бежите один час с легким усилием, вы приобретете выносливость. Неважно, бегаете ли вы 20 минут на 5 км или 35 минут на 5 км — один час легкого бега вызывает одни и те же физиологические адаптации.Однако расстояние другое. Бегун на 5 км на 20 минут может преодолеть 7-8 миль за час; 35-минутный бегун на 5 км может преодолеть только 5 миль. У них обоих повышается выносливость.

Нельзя сказать, что каждая тренировка будет строго измеряться по времени. В конце концов, мы гоняем на дистанцию, и вы должны быть в состоянии преодолеть эту дистанцию. В некоторых сценариях расстояние действительно имеет смысл, например, длинные пробежки, тренировки на треке и пиковые тренировки перед гонкой).

В конечном счете, если вы следуете продуманному плану тренировок, тренировки по времени и тренировки по расстоянию улучшат вашу физическую форму и помогут вам достичь ваших целей.В конце концов, делайте то, что лучше всего подходит для вашего ума и тела. Однако выполнение даже части ваших пробежек по времени может принести пользу в тренировках, особенно для бегунов, которые легко зацикливаются на данных о темпе и расстоянии.

Обучение по времени снижает риск травм

Расстояние может стать предметом навязчивой идеи перфекционистов. Если в плане указано 7 миль, то они должны пробежать 7 миль — даже если это кажется неправильным в течение дня или травма причиняет боль. Как показало недавнее исследование Университета Висконсина — Ошкош, перфекционисты чаще получают травмы.

Тренировка по времени, безусловно, не устранит некоторых склонностей перфекционистов, которые причиняют травмы, например, бегать сквозь боль. Но это может послужить изменением мышления — вам не обязательно пробегать ровно 7 миль — что помогает в других областях их бега. Так как вам не нужно указывать точную разницу, вы можете понять, что вам не нужно набирать точно еженедельный пробег или количество шагов. Это устраняет озабоченность по поводу совершенства и смещает акцент на соответствующий объем работы с соответствующей интенсивностью.

Когда вы возвращаетесь после травмы, тренировка по времени может минимизировать риск повторной травмы. Тренировки по времени, как легкие, так и интервальные, избавляют от соблазна сравнивать свою физическую форму до травмы. Сосредоточение внимания на другой метрике измерения тренировок не позволяет вам слишком быстро вернуться к предыдущему пробегу. (Подробнее о том, как вернуться к бегу после травмы, читайте в этом посте.)

Тренировка по времени, соответствующая тренировочной нагрузке

Предпочитаете ли вы Джека Дэниэлса или Грега Макмиллана, наиболее уважаемые тренеры описывают физиологические эффекты тренировок с точки зрения времени.Темповый бег, по определению этих тренеров, не составляет 3-5 миль; это 20-40 минут.

Давайте посмотрим на пример темпового бега (бег с комфортно тяжелым усилием). Для более коротких темпов бега, например, трех миль, нет большой разницы в том, потратите ли вы на их выполнение 20 или 25 минут. Для более длинных темповых бегов, которые часто используются в марафонских и полумарафонских тренировочных планах, разница становится более очевидной.

Технически говоря, темповый бег — это комфортно тяжелое усилие (примерно от 10 до 15 км для более медленных бегунов, от 15 км до полумарафона для более быстрых бегунов), которое длится примерно 20-45 минут (при непрерывном выполнении).По прошествии 60 минут в темповом беге бег начинает переходить от тренировки к бегу.

Общая тренировка может предписывать темп бега на 6 миль. Для бегуна-полумарафона 1:30 это реалистичная тренировка — около 40 минут бега в темпе. Для полумарафонца за 2 часа темп в 6 миль приближается к 55 минутам — это слишком долгая тренировка. Но если бы они оба бегали в темпе по 40 минут, оба бегуна завершили бы тренировку, соответствующую их уровню физической подготовки и целям.

Это не означает, что каждый темповый бег или подобная тренировка должна выполняться по времени.Однако при оценке плана и составлении тренировок (если вы не работаете с тренером) учитывайте общее время, потраченное на работу с определенной интенсивностью.

Тренировка по времени поддерживает цель тренировки

Вы когда-нибудь ускорялись слишком быстро на последних нескольких милях темпового бега, просто чтобы покончить с этим? Или слишком стараться через интервалы, чтобы делиться яркими сплитами на Strava? Наверное, у большинства из нас есть.

Слишком быстрый бег на тренировке не соответствует цели.Цель каждой работы зависит от комбинации объема (время или расстояние) и интенсивности (усилие, процент от VO2max, частота сердечных сокращений, темп из последних гонок). Если вы работаете с большей интенсивностью, вы меняете цель тренировки. Темп забега превращается в гонку на время; интервальная сессия превращается в серию длинных спринтов. Желаемые физиологические адаптации не производятся, и чаще всего бегун рискует перетренироваться.

Конечно, вы все равно можете слишком сильно использовать временные интервалы.Тренировка по времени по-прежнему требует, чтобы вы научились измерять усилия и контролировать свой темп.

У того, кто не любит время, возникает соблазн ускориться, чтобы пройти все мили. Однако эта распространенная ошибка тренировки делает легкий пробег , на самом деле, легким с точки зрения усилий и теряет цель тренировки. Слишком быстрый бег в легкие дни часто заставляет бегуна уставать от тяжелых усилий, и поэтому тренировка попадает в эту менее эффективную умеренную зону. Если в вашем расписании указано 45 минут легко бегать, вы либо бегаете 45 минут легко, либо сокращаете бег — более быстрый бег не завершит его раньше.

Как организовать тренировку по времени

Для большинства бегунов лучше всего работает комбинация тренировки по времени и тренировки на расстоянии. Самый эффективный способ осуществить тренировку по времени — начать с легких пробежек. Если на 5 миль у вас обычно уходит 44-46 минут, бегите 45 минут с легким усилием.

Другой подход — включить в тренировку временные интервалы (структурированные фартлекы). Это хорошо работает на базовой фазе и в первые недели гоночной подготовки.Попробуйте один из этих забегов на фартлек, чтобы включить в свою тренировку временные интервалы:

Бег по ощущениям
Фартлек-тренировки на 5 км через марафон
Фартлек-обратный отсчет
Ранние сезонные скоростные тренировки
VO2Максимальные интервальные тренировки (по времени)

Окончательно , тренировка по времени или сочетание расстояния и времени могут только принести пользу вашей тренировке. Если вы чувствуете усталость, упадок сил или хотите улучшить свои тренировки, стоит попробовать! В худшем случае вы попробуете, не понравится, и вернетесь к дистанционным тренировкам — вы не потеряете физическую форму.

На связи с тренерским уголком!

Вы тренируетесь по времени или по расстоянию?

Сколько времени нужно на развитие обучения? Новый вопрос, новые ответы

Этот пост является продолжением предыдущего исследования с 2003 по 2017 год, целью которого было выяснить, сколько времени требуется для разработки одного часа обучения.

Каждый раз, когда мы приступаем к новому проекту, мы неизбежно получаем один вопрос: «Сколько времени это займет?» Это исследование поможет вам, как профессионалу в обучении, продолжать отвечать на этот вопрос.Он представляет собой обновленную информацию об исследовании 2017 года по этой теме, чтобы отразить меняющийся ландшафт развития талантов.

Исследование 2020 года имеет несколько ключевых отличий от предыдущих версий исследования, и все они направлены на то, чтобы сделать результаты более актуальными и действенными для нас как практиков. К ним относятся:

• Отчетность о времени, необходимом для создания единиц обучающего контента, а не о времени, необходимом для создания часового контента, поскольку единицы обучающего контента редко бывают продолжительностью в час
• Оценка времени разработки с помощью метода проведения обучения, чтобы отразить различия во времени разработки для различных учебных продуктов
• Сегментация данных по должности, структуре отчетности по развитию талантов и размеру организации
• Определение того, какие препятствия оказывают наибольшее негативное влияние на время производства обучающих материалов

Из-за этих уточнений в данном исследовании не проводится историческое сравнение с предыдущими итерациями исследования.Я также предостерегаю вас от подобных сравнений и рекомендую вам использовать данные, представленные ниже, по телефону:

• Разработка внутренних процессов сбора данных.
• Сравните эти данные с данными, которые вы используете в настоящее время для оценки проекта.
• Поддерживает текущие и будущие усилия по планированию проектов.

Об исследовании

Целевая группа для этого исследования была обучением профессионалов в области развития из организаций разных размеров и отраслей.Ссылка на онлайн-опрос, состоящий из семи вопросов, была распространена по электронной почте и в социальных сетях осенью 2020 года.

Всего в опросе было 264 ответа. Из них 152 участника ответили только на вопросы, касающиеся времени на разработку индивидуальных обучающих продуктов, а 112 участников ответили на все вопросы в опросе, в том числе связанные с их должностной ролью, размером их организации и структурой отчетности для развития талантов, а также их главными препятствиями. для более быстрого создания учебных продуктов.

Среди 112 участников, заполнивших весь опрос, 51 процент являются специалистами по развитию обучения, подчиняющимися централизованной структуре управления, тогда как 49 процентов являются децентрализованными и подчиняются отдельным бизнес-единицам.

Почти половина (44 процента) респондентов, ответивших на все вопросы, были из небольших организаций с 499 или менее сотрудниками, 36 процентов — из средних организаций с количеством сотрудников от 500 до 9 999, а остальные 20 процентов — из крупных организаций с 10 000 и более сотрудников. .

Что касается должностных обязанностей, большинство (65 процентов) участников, заполнивших весь опрос, определили себя как универсальных профессионалов в области развития талантов с широким кругом обязанностей, включая оценку потребностей, дизайн обучения и проведение обучения. Около 11 процентов назвали себя руководителями проектов по развитию талантов, 9 процентов назвали себя разработчиками инструкций, 5 процентов назвали себя разработчиками программ обучения и 3 процента назвали себя инструкторами.Незначительное меньшинство (7 процентов) заявило, что их должностные обязанности не попадают ни в одну из этих категорий.

Время разработки

Может ли кто-нибудь рассчитывать на час обучения? Не совсем. На диаграмме ниже показано, как 264 респондента определили, какие типы учебных продуктов они разрабатывают, а также минимальное, максимальное и среднее время, затраченное на создание каждого из них. Участников попросили рассчитать свое время на основе работы, которую они выполняют для своего текущего работодателя, и по модели ADDIE, за исключением итоговой оценки.Среднее время развития столбца — это не вычисленное среднее значение, основанное на минимуме и максимуме. Это среднее время, которое, по мнению респондентов, требуется им для создания выбранного учебного продукта.

Типы продуктов варьировались от инструкторов до различных уровней интерактивного электронного обучения до микрообучения. Под руководством инструктора (ILT) был разделен на аудиторный и онлайн, а электронное обучение было разбито на пассивное и уровни вовлеченности — частичное, умеренное и полное.

Microlearning, как определено моим соавтором Карлом Каппом и мной в книге Microlearning: Short and Sweet : «Учебная единица, которая обеспечивает краткое вовлечение в действие, специально разработанное для получения от участника конкретного результата.«Примерами, представленными участникам, были инфографика, подкасты, видео и электронное обучение. Тем, кто выбрал микрообучение, не предлагалось выбрать тип продуктов для микрообучения, которые они создают.

Препятствия на пути к более быстрому производству

Респонденты указали время разработки по множеству причин. К этому моменту мы хотели узнать немного больше о том, что влияет на способность респондента быстрее создавать учебные продукты. Из 264 ответов именно здесь мы начинаем сосредотачиваться на 112 полностью заполненных опросах.Как показано на диаграмме выше, мы видим, что ограниченные ресурсы (время, талант и деньги), на которые ссылаются 67 процентов респондентов, являются наиболее часто встречающимися препятствиями на пути к более быстрому проектированию и разработке обучающего контента. После этого процент респондентов, выбирающих каждый барьер, резко упал. Расползание объема (расширение результатов проекта), отсутствие стандартизированных процессов или шаблонов, отсутствие МСП и заинтересованных сторон, а также ограниченная инфраструктура обучения (авторские инструменты, системы и сети) вызвали от 34 до 39 процентов респондентов.

Более показательны вопросы, которые респонденты не считали одними из главных препятствий. Более 75 процентов респондентов не считали возможности (навыки команды по развитию талантов) и подотчетность своей команды разработчиков и проектных групп (наличие малых и средних предприятий и заинтересованных сторон) в числе своих основных проблем. Кроме того, более 80 процентов респондентов, по-видимому, меньше сталкиваются с проблемами лидерства и управленческой поддержки по сравнению с другими препятствиями, когда речь идет о производственном обучении.

Заключительные комментарии

Наша сфера деятельности формировалась более 75 лет, и этот вопрос был жизненно важным для последних 17 из них. Несмотря на то, что я не обновляю это ежегодно, уверяю вас, что вопросы приходят ко мне ежемесячно (прошу прощения, если я не ответил. Я действительно стараюсь!), И эти запросы позволяют адаптировать опрос.

Однако данные никогда не будут универсальными. Это ценно, потому что это дает вам возможность определить основу вашей организации и желание знать, сколько времени вашей организации требуется на создание обучающего продукта.Это также дает нам представление об общих проблемах и тенденциях в нашей отрасли, независимо от размера организации, типа должности или разрабатываемого продукта.

Конечно, это порождает больше вопросов, когда мы начинаем использовать их для управления внутренним организационным обсуждением. Это хорошо! Я подготовлю свой почтовый ящик и с нетерпением жду обсуждения в комментариях ниже.

Нет времени поднимать? Разработка эффективных программ тренировок для силы и гипертрофии: обзорный обзор

Нехватка времени является одним из наиболее часто упоминаемых препятствий для воздержания от программ упражнений.Цель этого обзора состояла в том, чтобы определить, как можно наиболее эффективно проводить силовые тренировки с минимальными затратами времени, путем критической оценки исследований по параметрам интенсивной тренировки, передовым методам тренировки и необходимости разминки и растяжки. При программировании силовых тренировок с оптимальной эффективностью времени мы рекомендуем отдавать приоритет двусторонним многосуставным упражнениям, которые включают в себя полностью динамические движения (т. Е. Как эксцентрические, так и концентрические мышечные действия), и выполнять как минимум одно упражнение на жим ногами (например.г. приседания), одно упражнение на подтягивание верхней части тела (например, подтягивание) и одно упражнение на толкание верхней части тела (например, жим лежа). Упражнения можно выполнять на тренажерах и / или на свободных весах в зависимости от тренировочных целей, доступности и личных предпочтений. Еженедельный тренировочный объем более важен, чем частота тренировок, и мы рекомендуем выполнять минимум 4 еженедельных подхода на каждую группу мышц с диапазоном нагрузки 6-15 RM (можно использовать 15-40 повторений, если тренировка выполняется до отказа от воли). Расширенные методы обучения, такие как суперсеты, дроп-сеты и тренировка с паузой отдыха, сокращают время тренировки примерно вдвое по сравнению с традиционными тренировками, сохраняя при этом объем тренировки.Однако эти методы, вероятно, лучше вызывают гипертрофию, чем мышечную силу, и необходимы дополнительные исследования эффектов продольных тренировок. Наконец, мы советуем ограничить разминку разминками для конкретных упражнений и отдавать предпочтение растяжке только в том случае, если целью тренировки является повышение гибкости. В этом обзоре показано, как можно управлять острыми переменными тренировки и как можно использовать конкретные методы тренировки для оптимизации соотношения реакции на тренировку и времени в отношении улучшения силы и гипертрофии.

Prime Time Training, inc

Условия использования веб-сайта

Условия

Заходя на этот веб-сайт, вы соглашаетесь соблюдать настоящие Условия использования веб-сайта, все применимые законы и постановления, а также соглашаетесь с тем, что вы несете ответственность за соблюдение любых применимых местных законов. Если вы не согласны с каким-либо из этих условий, вам запрещается использовать или получать доступ к этому сайту. Материалы, содержащиеся на этом веб-сайте, защищены действующим законодательством об авторских правах и товарных знаках.

Лицензия на использование

Разрешается доступ или временная загрузка (одна копия) материалов (информации или программного обеспечения) с веб-сайта PTTi только для личного некоммерческого временного просмотра. Это предоставление лицензии, а не передача права собственности, и в соответствии с этой лицензией вы не можете:

• Изменять, загружать или копировать любые материалы без явного разрешения;
• Использовать материалы в любых коммерческих целях или для любого публичного показа (коммерческого или некоммерческого), в том числе в классных комнатах;
• Пытаться декомпилировать или реконструировать любое программное обеспечение, содержащееся на веб-сайте PTTi;
• Удалите из материалов любые пометки об авторских правах или других правах собственности;
• Передать материалы другому лицу или «отразить» материалы на любом другом сервере;
• Поделиться зарегистрированными учетными записями пользователей.Зарегистрированные учетные записи предназначены для использования лицом, которое первоначально зарегистрировалось или было первоначально названо во время создания учетной записи. Общие учетные записи могут быть приостановлены на неопределенный срок; или
• Взломанные учетные записи, т. Е. Используемые кем-либо, кроме первоначального владельца регистрации, могут быть заблокированы на неопределенный срок;

Эта лицензия автоматически прекращает свое действие, если вы нарушаете любое из этих ограничений, и может быть прекращена PTTi в любое время. Прекращение действия за нарушение условий может привести к потере доступа к подписке без возврата денег.После прекращения просмотра этих материалов или прекращения действия этой лицензии вы должны уничтожить все загруженные материалы, находящиеся в вашем распоряжении, в электронном или печатном формате.

Право собственности на контент / права собственности

PTTi очень серьезно относится к нарушению авторских прав в Интернете и будет настойчиво обеспечивать соблюдение своих прав на интеллектуальную собственность. Авторские права на материалы, используемые или отображаемые на этом веб-сайте, принадлежат PTTi или ее клиентам и используются PTTi с разрешения.Авторские права на подборку всех материалов на этом веб-сайте принадлежат PTTi © PTTi 2013. Все права защищены.

Содержимое веб-сайта

содержит торговые наименования, товарные знаки, знаки обслуживания, логотипы, торговые стили и внешний вид, которые либо принадлежат PTTi, либо его текущим или предыдущим клиентам, либо предыдущим клиентам сотрудников PTTi, либо используются PTTi с разрешения. Изображения людей или мест, отображаемые на этом веб-сайте, также являются собственностью PTTi или ее клиентов или используются PTTi с разрешения.Любое несанкционированное использование Контента веб-сайта может нарушать законы об авторском праве, законы о товарных знаках, законы о конфиденциальности и публичности и / или правила и положения о коммуникациях. Вам не предоставляется лицензия на использование этого Контента веб-сайта, включая описания предприятий PTTi, биографические описания сотрудников, пресс-релизы и другие публичные уведомления, в любое время и по любой причине. Кроме того, ничто в настоящих Условиях не должно толковаться как предоставление прямо, косвенно, эстоппеля или иным образом любой лицензии или права на использование любых знаков, изображений или материалов, защищенных авторским правом, содержащихся на этом Веб-сайте.

Кроме того, Контент этого Веб-сайта может содержать документы, изображения, информацию или другие материалы, не являющиеся собственностью PTTi, такие как фотографии, картинки, видеоклипы, музыкальные отрывки, звуковые дорожки или элементы звуковых эффектов, или названия, изображения, торговые наименования, товарные знаки, логотипы, фирменный стиль или обозначения третьих лиц (включая прошлых и настоящих клиентов PTTi). Любое использование такого Контента также строго запрещено. За исключением случаев, прямо предусмотренных в настоящем документе, вы не можете продавать, передавать или назначать какой-либо Контент на этом Веб-сайте или воспроизводить, отображать, распространять, передавать, лицензировать или иным образом использовать такой Контент.

Заявление об ограничении ответственности

Материалы на сайте PTTi предоставляются «как есть». PTTi не дает никаких гарантий, явных или подразумеваемых, и настоящим отказывается от всех других гарантий, включая, помимо прочего, подразумеваемые гарантии или условия товарной пригодности, пригодности для определенной цели или ненарушения прав интеллектуальной собственности или других нарушений прав. Кроме того, PTTi не гарантирует и не делает никаких заявлений относительно точности, вероятных результатов или надежности использования материалов на своем веб-сайте в Интернете или иным образом относящихся к таким материалам или на любых сайтах, связанных с этим сайтом.

Ограничения

Ни при каких обстоятельствах компания PTTi или ее поставщики не несут ответственности за любой ущерб (включая, помимо прочего, убытки из-за потери данных или прибыли или из-за прерывания бизнеса), возникший в результате использования или невозможности использования материалов на Интернет-сайте PTTi. , даже если PTTi или уполномоченный представитель PTTi были уведомлены в устной или письменной форме о возможности такого ущерба. Поскольку в некоторых юрисдикциях не допускаются ограничения подразумеваемых гарантий или ограничения ответственности за косвенный или случайный ущерб, эти ограничения могут не применяться к вам.

Изменения и исправления

Материалы, представленные на веб-сайте PTTi, могут содержать технические, типографские или фотографические ошибки. PTTi не гарантирует, что какие-либо материалы на его веб-сайте являются точными, полными или актуальными. PTTi может вносить изменения в материалы, содержащиеся на своем веб-сайте, в любое время без предварительного уведомления. Однако PTTi не берет на себя никаких обязательств по обновлению материалов.

Ссылки

PTTi не проверял все сайты, связанные с его веб-сайтом в Интернете, и не несет ответственности за содержание любых таких сайтов.Включение любой ссылки не означает одобрения сайта PTTi. Пользователь использует любой такой связанный веб-сайт на свой страх и риск.

Условия использования сайта Изменения

PTTi может изменять эти условия использования своего веб-сайта в любое время без предварительного уведомления. Используя этот веб-сайт, вы соглашаетесь соблюдать текущую версию настоящих Условий использования.

Применимый закон

Любые претензии, касающиеся веб-сайта PTTi, регулируются законами штата Индиана без учета положений коллизионного права.Общие положения и условия, применимые к использованию веб-сайта.

---

Политика конфиденциальности

Настоящая Политика конфиденциальности (далее «Политика») описывает, как Building Supply Channel, inc., Ведущая свою деятельность как PTTi («PTTi»), обрабатывает информацию, полученную от вас на веб-сайте PTTi (http://www.PTTiLMS.com ) и / или любой другой веб-сайт, предоставляемый PTTi (далее «Сайт»), а также то, как он использует и раскрывает такую ​​информацию.

Заходя на сайт, вы даете согласие на сбор, использование и раскрытие вашей информации в соответствии с условиями настоящей Политики.Если вы не желаете, чтобы ваша информация собиралась, использовалась или раскрывалась способами, описанными в настоящей Политике, пожалуйста, не заходите на Сайт и не пользуйтесь услугами PTTi по обучению и сопутствующими товарами.

Личная идентификационная информация

Мы можем собирать личную идентификационную информацию от пользователей различными способами, включая, помимо прочего, когда пользователи посещают наш сайт, регистрируются на сайте, размещают заказ, подписываются на информационный бюллетень, отвечают на опрос, заполняют форме, а также в связи с другими видами деятельности, услугами, функциями или ресурсами, которые мы предоставляем на нашем Сайте.При необходимости у пользователей могут быть запрошены имя, адрес электронной почты, почтовый адрес, номер телефона. Мы будем собирать личную идентификационную информацию от пользователей, только если они добровольно предоставят нам такую ​​информацию. Пользователи всегда могут отказаться предоставлять личную идентификационную информацию, за исключением того, что это может помешать им участвовать в определенных действиях, связанных с Сайтом.

Неличная идентификационная информация

Мы можем собирать неличную идентификационную информацию о пользователях всякий раз, когда они взаимодействуют с нашим сайтом.Неличная идентификационная информация может включать имя браузера, тип компьютера и техническую информацию о средствах подключения пользователей к нашему сайту, таких как операционная система и используемые поставщики интернет-услуг, а также другую подобную информацию.

Файлы cookie веб-браузера

Наш сайт может использовать файлы cookie для улучшения взаимодействия с пользователем. Веб-браузер пользователя размещает файлы cookie на их жестком диске для ведения учета, а иногда и для отслеживания информации о них.Пользователь может настроить свой веб-браузер так, чтобы он отказывался от файлов cookie или предупреждал вас об отправке файлов cookie. Если они это сделают, обратите внимание, что некоторые части Сайта могут работать некорректно.

Как мы используем собранную информацию

PTTi может собирать и использовать личную информацию пользователей для следующих целей:

• Для улучшения обслуживания клиентов
  Предоставляемая вами информация помогает нам более эффективно реагировать на ваши запросы в службу поддержки и поддержку.
• Для персонализации взаимодействия с пользователем
  Мы можем использовать информацию в совокупности, чтобы понять, как наши Пользователи как группа используют услуги и ресурсы, предоставляемые на нашем Сайте.
• Для улучшения нашего сайта
  Мы можем использовать ваши отзывы для улучшения наших продуктов и услуг.
• Для обработки платежей
  Мы можем использовать информацию, которую пользователи предоставляют о себе при размещении заказа, только для обслуживания этого заказа.Мы не передаем эту информацию третьим лицам, за исключением случаев, когда это необходимо для предоставления услуги.
• Для проведения рекламных акций, конкурсов, опросов или других функций Сайта
  Для отправки Пользователям информации, которую они согласились получить, по темам, которые, по нашему мнению, будут им интересны.
• Для периодической отправки электронных писем
  Мы можем использовать адрес электронной почты для отправки информации о пользователях и обновлений, касающихся их заказа. Его также можно использовать для ответа на их запросы, вопросы и / или другие запросы.Если Пользователь решит подписаться на наш список рассылки, он будет получать электронные письма, которые могут включать в себя новости компании, обновления, информацию о связанных продуктах или услугах и т. Д. Если в любое время Пользователь захочет отказаться от получения электронных писем в будущем, мы включаем подробную инструкции по отказу от подписки внизу каждого электронного письма, или Пользователь может связаться с нами через наш Сайт.

Как мы защищаем вашу информацию

Мы применяем соответствующие методы сбора, хранения и обработки данных, а также меры безопасности для защиты от несанкционированного доступа, изменения, раскрытия или уничтожения вашей личной информации, имени пользователя, пароля, информации о транзакциях и данных, хранящихся на нашем Сайте.

Передача вашей личной информации

Мы не продаем, не обмениваем и не сдаем в аренду личную идентификационную информацию пользователей третьим лицам. Мы можем передавать общую агрегированную демографическую информацию, не связанную с какой-либо личной идентификационной информацией о посетителях и пользователях, нашим деловым партнерам, доверенным аффилированным лицам и рекламодателям для целей, изложенных выше. Мы можем использовать сторонних поставщиков услуг, чтобы помочь нам управлять нашим бизнесом и Сайтом или управлять деятельностью от нашего имени, например рассылкой информационных бюллетеней или опросов.Мы можем передавать вашу информацию этим третьим лицам для этих ограниченных целей при условии, что вы дали нам свое разрешение.

Сторонние веб-сайты

Пользователи могут найти на нашем Сайте рекламу или другой контент, который ссылается на сайты и услуги наших партнеров, поставщиков, рекламодателей, спонсоров, лицензиаров и других третьих лиц. Мы не контролируем контент или ссылки, которые появляются на этих сайтах, и не несем ответственности за методы, используемые веб-сайтами, связанными с нашим сайтом или с него.Кроме того, эти сайты или службы, включая их контент и ссылки, могут постоянно меняться. Эти сайты и службы могут иметь свои собственные политики конфиденциальности и обслуживания клиентов. Просмотр и взаимодействие на любом другом веб-сайте, включая веб-сайты, которые имеют ссылку на наш Сайт, регулируются собственными условиями и политиками этого веб-сайта.

Соблюдение Закона о защите конфиденциальности детей в Интернете

Защита частной жизни самых маленьких особенно важна.По этой причине мы никогда не собираем и не храним информацию на нашем Сайте от тех, кто, как мы знаем, младше 13 лет, и никакая часть нашего веб-сайта не структурирована для привлечения лиц младше 13 лет.

Изменения в политике конфиденциальности

PTTi может по своему усмотрению обновить эту политику конфиденциальности в любое время. Когда мы это сделаем, мы изменим дату обновления внизу этой страницы. Мы рекомендуем Пользователям часто проверять эту страницу на предмет изменений, чтобы оставаться в курсе того, как мы помогаем защитить личную информацию, которую мы собираем.Вы признаете и соглашаетесь с тем, что вы обязаны периодически просматривать эту политику конфиденциальности и узнавать об изменениях.

Вы принимаете эти условия

Используя этот Сайт, вы подтверждаете свое согласие с этой политикой и условиями обслуживания. Если вы не согласны с этой политикой, пожалуйста, не используйте наш Сайт. Дальнейшее использование вами Сайта после публикации изменений в этой политике будет считаться вашим согласием с этими изменениями.

Как с нами связаться

Если у вас есть какие-либо вопросы об этой Политике конфиденциальности, практике этого сайта или ваших отношениях с этим сайтом, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу:

The Building Supply Channel, inc.
www.PTTilms.com
3028 Wolf Lake Blvd
Нью-Олбани, IN 47150-9584
P: 502373 2280

[email protected]

Этот документ последний раз обновлялся 26 декабря 2017 г.

DOL разъясняет компенсацию за время, потраченное сотрудником на участие в добровольном обучении.

Отдел заработной платы и рабочего времени Министерства труда США («WHD») выпустил письмо-мнение, разъясняющее компенсируемость времени, которое сотрудники тратят на добровольное обучение в рамках ярмарки. Закон о трудовых стандартах («FLSA»).В FLSA2020-15 DOL изучил шесть гипотетических сценариев, представленных некоммерческой организацией, предоставляющей услуги хосписа, которая предлагает средства не освобожденным (например, имеющим право на сверхурочную работу) сотрудникам для продолжения образования («CEU»). Посещение CEU является полностью добровольным — сотрудники не обязаны использовать средства или посещать какие-либо конкретные занятия CEU. Кроме того, сотрудники не получают связанных с работой преимуществ от посещения и не несут штрафов за отказ от посещения.

Как правило, правила FLSA требуют, чтобы работодатели платили сотрудникам за время, потраченное на посещение лекций, собраний, программ обучения и аналогичных мероприятий , если не выполняются все из следующих четырех критериев:

1. Присутствие вне обычного рабочего времени сотрудника;
2. Посещение добровольное;
3. Курс, лекция или встреча не связаны с работой сотрудника; и
4. Сотрудник во время такого присутствия не выполняет продуктивной работы.

29 C.F.R. §785.27. Из третьего требования есть два исключения. Во-первых, если сотрудник по собственной инициативе посещает независимую школу, колледж или профессиональное училище в нерабочее время, это время не считается отработанным, даже если курсы связаны с ее работой и, следовательно, не подлежат компенсации. 29 C.F.R. §785.30. Во-вторых, существуют «особые ситуации», когда время, потраченное на посещение курсов, лекций или учебных занятий, не считается отработанным часом. В одной из таких ситуаций работодатель может разработать для своих сотрудников программу обучения, которая соответствует курсам, предлагаемым независимыми добросовестными учебными заведениями.Время, которое сотрудник добровольно посещает такие курсы в нерабочее время, не считается отработанным, даже если курсы напрямую связаны с ее работой. 29 C.F.R. §785.31.

DOL рассматривал шесть различных сценариев, в которых посещаемость сотрудником обучения была добровольной , а сотрудник не выполнял продуктивную работу (например, второе и четвертое требования выполнены).

Сценарий 1 : Сотрудник просматривает веб-семинар по запросу , непосредственно связанный с ее работой, что дает CEU кредит для выполнения ее профессиональных требований к лицензированию.Хотя она могла просмотреть его в любое время, она решает просмотреть его в нерабочее время.

Департамент труда пришел к выводу, что это не подлежащих компенсации раз в соответствии с исключением «особой ситуации». 29 C.F.R. §785.31. DOL отметил, что в этих обстоятельствах не имеет значения, был ли курс предложен работодателем или третьей стороной. Также несущественно, что сотрудник мог просматривать вебинар в рабочее время; последствия — это когда «посещаемость» действительно имела место. Идентификатор .

Сценарий 2 : Сотрудник просматривает веб-семинар по запросу , непосредственно связанный с его работой, что не учитывается в соответствии с требованиями CEU. Хотя он мог просмотреть его в любое время, он решает просмотреть его в нерабочее время.

DOL пришел к выводу, что не располагал достаточной информацией , чтобы определить, можно ли считать время, проведенное сотрудником за просмотром вебинара, работой в целях FLSA. Если дополнительные факты продемонстрируют, что веб-семинар соответствует курсам, предлагаемым независимыми добросовестными учебными заведениями , и соблюдаются другие нормативные требования, то время, потраченное на просмотр времени веб-семинара, не будет компенсировано.Кроме того, если сотрудник посещает независимую школу, колледж или профессиональное училище и вебинар является частью этого посещения, а другие нормативные требования соблюдены, то время не подлежит компенсации.

Сценарий 3 : Сотрудник просматривает веб-семинар по запросу , непосредственно связанный с его работой и не имеющий компонента CEU. Хотя он мог просмотреть его в любое время, он решает просмотреть его в рабочее время.

Департамент труда пришел к выводу, что это компенсируемых часов для целей FLSA, поскольку имеют место в рабочее время .Тот факт, что веб-семинар является добровольным и может быть просмотрен в нерабочее время, несущественен. DOL отметил, что работодатель может установить политику, запрещающую просмотр в обычные рабочие часы .

Сценарий 4 : Сотрудник просматривает веб-семинар по запросу, который не имеет прямого отношения к его работе и не имеет компонента CEU. Хотя он мог просмотреть его в любое время, он решает просмотреть его в свои обычные часы работы.

DOL пришел к выводу, что это компенсируемых часов для целей FLSA, хотя веб-семинар не имеет прямого отношения к его работе, поскольку проводится в рабочее время.DOL повторил, что работодатель может установить политику, запрещающую просмотр в обычное рабочее время.

Сценарий 5 : Сотрудник просматривает веб-семинар по запросу, который не имеет прямого отношения к ее работе, но предоставляет CEU кредит для выполнения ее профессиональных требований к лицензированию. Хотя она могла просматривать его в любое время, она предпочитает просматривать его в обычные часы своей работы.

Департамент труда пришел к выводу, что это компенсируемых часов для целей FLSA, поскольку это происходит в рабочее время.Опять же, работодатель может установить политику, запрещающую просмотр в обычное рабочее время.

Сценарий 6 : Сотрудник лично посещает конференцию выходного дня за пределами штата, на которой обсуждаются некоторые темы, которые напрямую связаны с ее работой. Доступен кредит CEU для удовлетворения ее требований к профессиональному лицензированию. И поездка, и конференция сокращают ее обычные рабочие часы, но на самом деле конференция происходит в те дни, когда она обычно не работает .

Департамент труда пришел к выводу, что это не подлежащих компенсации часов в рамках исключения «особой ситуации», поскольку обучение является добровольным, проводится вне ее обычных рабочих часов и, по-видимому, соответствует курсам, предлагаемым независимыми добросовестными учебными заведениями.29 C.F.R. §785.31. Если время, потраченное на участие в конференции, не считается отработанным, время в пути также исключается из расчета как личное время в пути.

Важно помнить, что когда в соответствии с FLSA время считается «отработанными часами», оно не только подлежит компенсации, но также должно быть включено в общее количество отработанных часов для целей расчета того, был ли достигнут порог сверхурочной работы сотрудника. Хотя письма-заключения DOL не имеют обязательной силы в суде, они являются полезными руководствами для решения проблем с оплатой.Доверие к письму-заключению может укрепить защиту работодателя о том, что он действовал добросовестно в отношении решений о заработной плате и часах.

Приведенная выше информация является лишь общим обзором, и вам следует проконсультироваться с юристом, чтобы убедиться, что вы правильно рассчитываете обычные и сверхурочные ставки.

AWS и NVIDIA достигли самого быстрого времени обучения для Mask R-CNN и T5-3B.

Примечание. На конференции AWS re: Invent Machine Learning Keynote мы объявили рекорды производительности для T5-3B и Mask-RCNN.Это сообщение в блоге включает обновленные цифры с дополнительной оптимизацией после выхода основного доклада в эфир 8 декабря.

На re: Invent 2019 мы продемонстрировали самое быстрое время обучения в облаке для Mask R-CNN, популярной модели сегментации экземпляров, и BERT, популярной модели обработки естественного языка (NLP). В течение последних нескольких месяцев мы работали в сотрудничестве с NVIDIA над значительным улучшением базовой инфраструктуры, сети, фреймворка машинного обучения (ML) и кода модели, чтобы снова достичь наилучшего времени обучения для используемых современных моделей. нашими клиентами.Сегодня мы рады поделиться с вами самым быстрым временем обучения для Mask R-CNN на TensorFlow и PyTorch и T5-3B (NLP) на PyTorch, а также углубиться в стек технологий, наши оптимизации и способы их использования. возможности быстрого обучения больших моделей с помощью Amazon SageMaker.

Сводные результаты

Наши клиенты, обучающие глубокие модели нейронных сетей в PyTorch и TensorFlow, попросили помощи в решении проблем, с которыми они сталкиваются, связанных со скоростью обучения и размером модели.Во-первых, клиенты сказали нам, что они хотят обучать моделей быстрее, не дожидаясь результатов в несколько дней или недель. Специалистам по обработке данных необходимо выполнять итерацию ежедневно, чтобы быстрее выводить на рынок приложения машинного обучения. Во-вторых, клиенты рассказали нам, что им трудно применить последние исследования в области НЛП, потому что эти модели архитектуры не помещались в памяти одного графического процессора NVIDIA во время обучения. Заказчики знали, что они могут получить более высокую точность с помощью этих более крупных моделей с миллиардами параметров. Но не было простого способа автоматически и эффективно разделить модель на несколько графических процессоров NVIDIA.

Для решения этих проблем AWS выпустила новые распределенные обучающие библиотеки SageMaker, которые обеспечивают самый простой и быстрый способ обучения моделей глубокого обучения. Библиотека параллелизма данных SageMaker обеспечивает лучшую эффективность масштабирования, чем Horovod или PyTorch’s Distributed Data Parallel (DDP), а ее библиотека параллелизма моделей автоматически разделяет большие модели на несколько графических процессоров. В этом посте мы расскажем, как эта базовая технология использовалась для достижения рекордного времени обучения для Mask R-CNN и T5-3B.

Маска R-CNN

Алгоритмы обнаружения объектов составляют основу многих приложений глубокого обучения. Беспилотные автомобили, системы безопасности и обработка изображений включают в себя обнаружение объектов. В частности, в этой области повсеместно используется Mask R-CNN. Маска R-CNN принимает изображение, а затем изолирует и идентифицирует объекты в этом изображении, обеспечивая как ограничивающую рамку, так и маску объекта. Поскольку это было впервые предложено в 2017 году, обучение Mask R-CNN на наборе данных COCO стало стандартным эталоном для моделей обнаружения объектов, и многие из наших клиентов используют его в качестве основы для построения своих собственных моделей.

Одна проблема с Mask R-CNN — ее сложность. Модель включает в себя несколько разных нейронных сетей, выполняющих разные задачи. Одна сеть идентифицирует объекты-кандидаты, а две другие отвечают за идентификацию объектов и создание масок. Кроме того, модель должна выполнять такие операции, как подавление без максимальных значений и выбор выборки, которые может быть сложно оптимизировать на графическом процессоре. В исходной статье 2017 года Mask R-CNN потребовалось 32 часа для обучения на 8 графических процессорах с данными COCO.С тех пор время обучения значительно сократилось. В 2019 году мы продемонстрировали самое быстрое время обучения в облаке для Mask R-CNN — 27 минут с PyTorch и 28 минут с TensorFlow. В 2020 году мы сотрудничали с NVIDIA, чтобы сократить это время до 6:45 минут на PyTorch и 6:12 минут на TensorFlow. Насколько нам известно, это самое быстрое время для обучения Mask R-CNN в облаке, и это на 75% меньше нашего рекорда в прошлом году.

Стек технологий и производительность Mask-RCNN

Для достижения этих результатов потребовалась оптимизация базового оборудования, сети и программного стека.Мы добавили реализации на GPU некоторых операций, которые являются центральными для обучения Mask R-CNN. Мы также добавили новые утилиты конвейерной обработки данных, чтобы ускорить предварительную обработку и избежать ухудшения использования графического процессора. В сотрудничестве с NVIDIA мы развернули новый оптимизатор NovoGrad, чтобы раздвинуть границы в обучении больших пакетов. Все эти оптимизации доступны в SageMaker, контейнерах AWS Deep Learning и AMI AWS Deep Learning. В результате время обучения в этом году более чем в два раза быстрее при одноузловой нагрузке и более чем в три раза быстрее при многоузловой нагрузке по сравнению с 2019 годом.

Затем мы масштабировали эту оптимизированную рабочую нагрузку с одним узлом до кластера из 64 экземпляров p3dn.24xlarge, каждый с 8 графическими процессорами NVIDIA V100. Для эффективного масштабирования до 512 графических процессоров V100 необходимо полностью использовать доступную полосу пропускания и топологию между инстансами Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). В этом году на конференции SC20 мы продемонстрировали масштабируемый сервер параметров с переосмыслением, который был разработан с нуля для использования адаптера AWS Elastic Fabric (EFA) и межузловой связи между экземплярами EC2.Эта технология доступна разработчикам с сегодняшнего дня с библиотекой параллелизма данных SageMaker, с собственными API фреймворка как для TensorFlow, так и для PyTorch.

Распределенное обучение обычно использует одну из двух стратегий распределения: серверы параметров или AllReduce. Хотя серверы параметров могут выполнять уменьшение градиента с меньшим объемом связи, чем AllReduce (2 перехода против 2 (n-1) переходов, соответственно) и могут выполнять асинхронные обновления параметров, серверы параметров, как правило, страдают от неравномерного распределения полосы пропускания и перегрузки сети.Оба недостатка становятся более очевидными при использовании кластеров большего размера. В результате чаще используется AllReduce. Однако у AllReduce есть свои недостатки. В дополнение к увеличенному количеству переходов AllReduce требует синхронных обновлений между узлами, что означает, что на все обучение влияет один узел отставания.

Мы можем использовать EFA для преодоления перегрузки сети, равномерно распределяя связь по нескольким маршрутам между узлами. Кроме того, SageMaker представляет сбалансированный буфер слияния, который собирает градиенты на каждом графическом процессоре и равномерно распределяет их по каждому серверу параметров, обеспечивая сбалансированную рабочую нагрузку по всему кластеру.Результаты показывают значительное повышение эффективности масштабирования и сокращение времени обучения на более крупных кластерах. С помощью SageMaker, наряду с новыми средствами оптимизации больших пакетов, мы можем эффективно масштабировать как TensorFlow, так и PyTorch до 512 графических процессоров A100, при этом масштабируясь почти линейно. С помощью этих новых инструментов мы можем обучить Mask R-CNN сходимости за чуть более 6 минут на обеих платформах, что превосходит лучшее время прошлого года более чем на 75%. На следующих диаграммах показано повышение эффективности масштабирования с использованием библиотеки параллелизма данных SageMaker при обучении Mask-RCNN по сравнению с DDP и Horovod.

T5-3B: Преобразователь преобразования текста в текст

Мы наблюдаем стремительный прогресс в точности моделей НЛП за последние несколько лет. В 2017 году мы стали свидетелями изобретения слоя трансформера — нового способа для моделей определить часть текста, на которой нужно сосредоточиться. Затем мы увидели современные модели, такие как BERT, RoBERTa, ALBERT и DistilBERT. Теперь мы видим, как исследователи достигают рекордной точности и обучения с нулевым или малым числом выстрелов с большими моделями, имеющими миллиарды или сотни миллиардов параметров.

Эмпирические результаты OpenAI показывают, что оптимальная производительность достигается за счет увеличения в трех измерениях: размер модели, размер набора данных и шаги обучения. Размер модели является основным узким местом, и для моделей меньшего размера, таких как BERT, одного параллелизма данных было достаточно. Тем не менее, масштабирование до экстремальных размеров языковых моделей было чрезмерно трудным для разработчиков и исследователей, поскольку модели больше не помещаются в память одного графического процессора, что предотвращает параллелизм данных.

T5 в 15 раз больше, чем исходная модель BERT, и в тесте SuperGLUE его производительность близка к человеческой. Кроме того, модели последовательность-последовательность могут выполнять машинный перевод, резюмирование текста и ответы на вопросы в открытой области. В сотрудничестве с NVIDIA, которая предоставила базовую технологию для задач предварительного обучения и тонкой настройки T5 [1], мы обучили T5-3B за 4,68 дня на 2048 графических процессорах A100 на 256 экземплярах p4d.24xlarge. В SageMaker теперь доступны технологии автоматического и эффективного разделения больших моделей на несколько устройств с графическим процессором.

T5-3B Стек технологий и производительность

SageMaker разбивает модель на несколько разделов, каждый из которых соответствует одному графическому процессору. Освободившуюся память затем можно использовать для масштабирования до больших размеров пакета, что еще больше повысит пропускную способность обучения и ускорит сходимость. SageMaker также реализует конвейерное выполнение, которое разбивает данные на более мелкие микропакеты и чередует выполнение для увеличения использования графического процессора.

На следующем рисунке показан пример расписания выполнения чередующегося конвейера для двух графических процессоров.F0 представляет собой прямой проход для микропакета 0, а B1 представляет собой обратный проход для микропакета 1. «Обновление» представляет обновление оптимизатором параметров. На рисунке показано, что GPU0 всегда отдает приоритет обратным проходам, когда это возможно (например, запуск B0 перед F2), что позволяет очистить память, используемую для активации ранее.

Для обучения T5-3B SageMaker выполнил параллельное обучение с 8 направлениями модели в сочетании с параллельным обучением данных с 256 направлениями.Мы еще больше сократили время обучения за счет использования новых инстансов p4d.24xlarge, оснащенных 8 графическими процессорами NVIDIA A100 и поддерживающих пропускную способность сети 400 Гбит / с. Мы сократили время обучения до 4,68 дней за счет эффективного масштабирования до 256 экземпляров. Мы использовали EFA для оптимизации сетевого взаимодействия в больших кластерах. Мы достигли наилучшей эффективности обучения с помощью SageMaker, 256 экземпляров p4d.24xlarge и EFA.

Чтобы оценить производительность модели, мы настроили предварительно обученные контрольные точки для последующей задачи логического вывода на естественном языке.Для точной настройки мы использовали корпус Multi-Genre Natural Language Inference (MNLI). Корпус содержит около 433 000 пар предложений гипотезы и предпосылки и охватывает диапазон жанров устного и письменного текста с поддержкой межжанрового оценивания. Мы получили 91,48 балла по жанру (соответствие) и 91,29 баллу по кросс-жанру (несоответствие) всего за 4,68 дня обучения.

Заключение

Благодаря новому рекордному времени обучения AWS продолжает оставаться лидером в области облачного машинного обучения.Эти модели теперь доступны для всех, кто может использовать их в AWS, благодаря новым библиотекам параллелизма данных и моделей SageMaker. Вы можете приступить к распределенному обучению в SageMaker, используя следующие примеры. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, обращайтесь к Адитье Биндалу напрямую по адресу [email protected].

Примечание редактора: Все следующие участники сыграли важную роль в достижении результатов этого года и в написании этого сообщения (перечислены в алфавитном порядке по фамилии): Рахул Хьюилгол, Реджин Джой, Сами Кама, Гаутам Кумар, Ю. Лю, Рошани Нагмоте, Сэм Ошин, Харш Патель, Абхинав Шарма, Анураг Сингх, Лай Вэй, Цинган Чжоу, Шэн Чжа и Шуай Чжэн.

---

Об авторах

Адитья Биндал — старший менеджер по продукту AWS Deep Learning. Он работает над продуктами, которые упрощают обучение моделей глубокого обучения на AWS для клиентов. В свободное время он любит проводить время с дочерью, играть в теннис, читать историческую литературу и путешествовать.

Абхинав Шарма — инженер-программист в AWS Deep Learning.Он работает над тем, чтобы предлагать клиентам новейшие исследования в области глубокого обучения, создавая продукты, которые помогают клиентам использовать механизмы глубокого обучения. Вне работы он любит играть в теннис, играть на гитаре и смотреть триллеры.

Бен Снайдер — ученый-прикладник с AWS Deep Learning. Его исследовательские интересы включают модели компьютерного зрения, обучение с подкреплением и распределенную оптимизацию. Вне работы он любит кататься на велосипеде и заниматься кемпингом.

Дерья Кавдар в настоящее время работает инженером-программистом в AWS AI в Пало-Альто, Калифорния. Она получила докторскую степень в области компьютерной инженерии в Университете Богазичи, Стамбул, Турция, в 2016 году. Ее исследовательские интересы — глубокое обучение, оптимизация распределенного обучения, крупномасштабные системы машинного обучения и моделирование производительности.

Джаред Нильсен — научный сотрудник AWS Deep Learning.Его исследовательские интересы включают обработку естественного языка, обучение с подкреплением и крупномасштабную оптимизацию обучения. Он страстный скалолаз вне работы.

Халед ЭльГалаинд — технический менеджер AWS Deep Engine Benchmarking, специализирующийся на повышении производительности для клиентов AWS с машинным обучением. Халед увлечен демократизацией глубокого обучения. Вне работы он любит волонтерство с бойскаутами, барбекю и пешие прогулки в Йосемити.

Брайан Пикеринг — вице-президент по продажам и развитию бизнеса Amazon в NVIDIA. Он присоединился к NVIDIA в 2016 году, чтобы управлять отношениями NVIDIA с Amazon. До NVIDIA Брайан работал в F5 Networks, где руководил их облачными продажами и экосистемой облачных партнеров. В 2012 году, когда он работал в AWS и отвечал за руководство программой и командами консалтинговой партнерской экосистемы AWS, CRN признала Брайана одним из 100 лучших «людей, которых вы не знаете, но которые должны быть на канале».До прихода в AWS Брайан руководил различными стратегическими бизнес-направлениями, в том числе заключил первую сделку с Dell OEM-производителем, отличной от MS, во время работы в Red Hat.

Аниш Мохан — архитектор машинного обучения в NVIDIA и технический руководитель по вопросам ML / DL с ключевыми клиентами NVIDIA в регионе Большого Сиэтла. До NVIDIA он работал в отделе искусственного интеллекта Microsoft, занимаясь разработкой и развертыванием алгоритмов и решений AI / ML.

Hyundai сокращает время обучения моделей автономного вождения с помощью Amazon SageMaker

Hyundai Motor Company со штаб-квартирой в Сеуле, Южная Корея, является одним из крупнейших производителей автомобилей в мире.Они активно инвестируют человеческие и материальные ресурсы в гонку по разработке беспилотных автомобилей, также известных как автономные транспортные средства.

Одним из алгоритмов, часто используемых при автономном вождении, является семантическая сегментация, которая представляет собой задачу аннотировать каждый пиксель изображения с помощью класса объекта. Этими классами могут быть дорога, человек, машина, здание, растительность, небо и т. Д. В типичном цикле разработки команда Hyundai Motor Company периодически проверяет точность и собирает дополнительные изображения, чтобы исправить недостаточную прогностическую эффективность в конкретных ситуациях.Однако это может быть проблемой, так как часто не хватает времени для подготовки всех новых данных, в то время как остается достаточно времени для обучения модели и соблюдения запланированных сроков. Совместно с Amazon ML Solutions Lab компания Hyundai Motor решила эту проблему, значительно ускорив обучение с помощью масштабируемого облака AWS и Amazon SageMaker, включая новую библиотеку SageMaker для параллелизма данных.

Обзор решения

SageMaker — это полностью управляемая платформа машинного обучения, которая решает проблемы клиентов, уменьшая «тяжелую работу», связанную с управлением распределенной вычислительной инфраструктурой, а также мониторингом и отладкой учебного задания.В этом случае мы используем библиотеку параллелизма данных SageMaker и отладчик Amazon SageMaker Debugger для решения технических проблем Hyundai Motor Company и достижения их бизнес-целей экономичным способом.

SageMaker предоставляет распределенные обучающие библиотеки для параллелизма данных и параллелизма моделей. В этом случае обучаемая модель помещается в память на одном графическом процессоре, но объем обучающих данных велик, что означает, что одна эпоха обучения занимает слишком много времени с одним графическим процессором.Это типичный пример обучения, в котором обучение с параллельным распределением данных может сократить общую продолжительность учебного задания. Распараллеливание данных SageMaker обеспечивает это путем распространения обучающих данных на несколько экземпляров графического процессора и обучения одной и той же модели на каждом графическом процессоре с использованием назначенного набора данных. Библиотека параллелизма данных SageMaker предназначена для использования высокоскоростной сетевой инфраструктуры AWS, которая обеспечивает почти линейную масштабируемость при использовании большего количества графических процессоров.

В обучающей архитектуре используется SageMaker, а для хранения данных дополнительно используется Amazon FSx for Lustre.Мы используем Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) в качестве постоянного хранилища данных. Мы преобразовали обучающий код на основе PyTorch Data Parallel в библиотеку параллелизма данных SageMaker с помощью всего лишь нескольких строк кода и достигли эффективности масштабирования до 93% с 8 экземплярами графического процессора или 64 графическими процессорами в целом. На следующей диаграмме показана архитектура AWS, развернутая для распределенного обучения:

В отличие от обучения модели с использованием одного графического процессора, обучение с использованием нескольких или распределенных графических процессоров может выявить основные проблемы с производительностью, которые не наблюдались в одном графическом процессоре.Поэтому важно отслеживать использование ресурсов вместе с показателями обучения, чтобы полностью использовать дорогостоящие ресурсы графического процессора и достичь желаемой производительности модели.

Отладчик SageMaker и его возможности профилирования позволяют ученым и инженерам глубокого обучения отслеживать, отслеживать и анализировать проблемы производительности, связанные с системой или моделью, во время выполнения задания по обучению. Для включения вывода отладки не требуется никаких изменений кода в обучающих сценариях. Amazon SageMaker Studio обеспечивает мониторинг и визуализацию в реальном времени, и вы можете получить доступ к собранным данным отладки и профилирования с помощью вызовов API для пользовательской визуализации или анализа.Вы можете включить или выключить профилировщик и даже изменить конфигурацию профилирования во время выполнения задания по обучению, чтобы минимизировать накладные расходы, связанные с функцией профилирования на уровне инфраструктуры Debugger.

Распределенное обучение с использованием библиотеки параллелизма данных SageMaker

Чтобы использовать библиотеку параллелизма данных SageMaker, необходимо лишь небольшое изменение кода, которое обертывает модель с помощью класса SageMaker DistributedDataParallel и выполняет инициализацию.В следующем примере кода показано, как это делается с обучающим скриптом PyTorch. Пользовательский интерфейс API аналогичен PyTorch DistributedDataParallel .

  # Импорт распределенной библиотеки обучения SageMaker
из smdistributed.dataparallel.torch.parallel.distributed импорт DistributedDataParallel как DDP
импортировать smdistributed.dataparallel.torch.distributed как dist

# Инициализация группы распределенного тренировочного процесса
расст.init_process_group ()

# Установка локального ранга как локального идентификатора графического процессора
local_rank = dist.get_local_rank ()

# Обертывание модели для распределенного обучения
модель = DDP (Net ())
torch.cuda.set_device (местный_ранк)
model.cuda (local_rank)
  

Если вы опытный пользователь распределенного обучения PyTorch или TensorFlow, вы можете задать вопрос вроде «Как мне настроить кластер для распределенного обучения и как начать процессы обучения на каждом экземпляре в кластере?» Все, что вам нужно сделать в SageMaker, — это указать количество экземпляров и тип экземпляра, а также сообщить SageMaker, какую стратегию распределенного обучения использовать.SageMaker берет на себя тяжелую работу, и эта конфигурация применяется как к PyTorch, так и к TensorFlow. См. Следующий пример кода:

 оценка  = PyTorch (instance_count = 4,
                    instance_type = 'ml.p3.16xlarge',
                    распределение = {
                        'smdistributed': {
                            'dataparallel': {
                                'enabled': Истина
                            }
                        }
                    })
  

Теперь, когда мы обновили обучающий сценарий, мы должны решить, как получить доступ к набору данных, расположенному в корзине S3.Самый распространенный метод — разрешить SageMaker копировать наборы данных из вашей корзины S3 в подключенное хранилище или внутреннее хранилище NVMe SSD при запуске задания обучения. Это хранилище не является постоянным для всех учебных заданий. Этот метод называется файловым режимом SageMaker.

В нашем случае набор данных составляет около 300 ГБ в целом с большим количеством файлов, что занимает около 1 часа, чтобы завершить копирование данных в обучающие экземпляры, прежде чем можно будет начать обучение модели. Фактический сценарий обучения запускается только после завершения этого шага.Время загрузки данных незначительно, когда мы проводим крупномасштабное обучение, которое занимает дни, недели или даже больше. Но на этапах разработки и тестирования это время имеет значение.

Чтобы избежать замедления из-за этого, мы можем предпринять одно из следующих действий:

• Уменьшить размер набора данных
• Используйте режим SageMaker Pipe, который передает данные, а не копирует их
• Используйте FSx для блеска вместо копирования данных из Amazon S3

Для повторного эксперимента мы выбрали FSx для блеска.Мы создали файловую систему FSx for Lustre, используя данные, расположенные в корзине S3, и прикрепили ее к учебным экземплярам для каждого учебного задания. Поскольку файловая система FSx for Lustre сохраняется во всех обучающих заданиях SageMaker (в отличие от хранилища, подключенного к обучающим экземплярам), мы можем проводить несколько экспериментов без какой-либо задержки инициализации.

После того, как мы завершим преобразование кода и убедимся, что обучающий код работает без каких-либо проблем, мы переключаемся в файловый режим, чтобы мы могли использовать внутреннее хранилище NVMe SSD для оптимальной производительности ввода-вывода.Это также легко сделать, изменив конфигурацию оценщика SageMaker. Опять же, никаких изменений кода в обучающем сценарии не требуется. См. Следующий код:

  # Использование Amazon FSx для Lustre
train_fs = FileSystemInput (file_system_id = 'идентификатор файловой системы',
                           file_system_type = 'FSxLustre',
                           каталог_путь = '/ fsx /',
                           file_system_access_mode = 'ro')
Estimator.fit (inputs = {'train': train_fs})

# Использование S3
оценщик.подходят (входы = {'поезд': 's3: // имя-ведра / префикс /'})
  

Анализ и настройка эффективности обучения

Для использования отладчика не требуется никаких изменений кода обучения. Отладчик либо настраивается при определении оценщика, либо включается или выключается через Studio или API отладчика во время выполнения задания обучения. Мы включили профилирование системы отладчика по загрузке ЦП, использованию графического процессора, использованию памяти графического процессора и ожиданию ввода-вывода с интервалами в 500 миллисекунд с помощью средства оценки SageMaker, чтобы получить полную картину производительности обучающего задания.Это делается путем определения ProfilerConfig и установки его для оценщика:

  profiler_config = ProfilerConfig (
    system_monitor_interval_millis = 500)

оценщик = PyTorch (
    ...
    profiler_config = profiler_config)
  

Мы отслеживали использование системных ресурсов с помощью функции визуализации Studio в отладчике, чтобы найти аномальный образец. Время, затрачиваемое на каждый шаг, было больше при обучении с несколькими графическими процессорами, чем при обучении с одним графическим процессором.ЦП все время нагружали 100% во время обучения с несколькими графическими процессорами, в то время как графические процессоры использовались недостаточно. Этот шаблон был быстро идентифицирован во время обучения с помощью тепловой карты использования CPU и GPU в Studio. Мы могли бы выполнить анализ первопричин с помощью функции профилирования фреймворка отладчика, которая дает результаты профилирования на уровне Python и на уровне фреймворка глубокого обучения.

Amazon ML Solutions Lab и Hyundai Motor Company углубились в данные отладчика и обучающий код и обнаружили основную причину в пользовательском загрузчике данных.Эта проблема не вызвала никаких накладных расходов на производительность в контексте обучения с одним графическим процессором. Когда проблема нехватки ЦП была решена, использование системных ресурсов вернулось к норме, а производительность обучения повысилась. Эти усилия привели к увеличению скорости обучения с использованием нескольких графических процессоров в два раза с использованием того же количества ресурсов графического процессора.

На следующем рисунке показаны графики и тепловые карты использования ЦП и ГП. Слева от проблемной тренировки, а справа от тренировки с примененным исправлением.

Заключение

В этом посте мы подробно рассказали о проблемах, связанных с этим сложным вариантом использования, и о том, как мы использовали библиотеку параллелизма данных SageMaker для ускорения обучения. Мы также поделились реальными методами выявления узких мест и оптимизации тренировок. В результате мы достигли 10-кратного увеличения скорости обучения всего в 5 раз при увеличении количества экземпляров.

«Мы используем модели компьютерного зрения для сегментации сцены, что важно для понимания сцены», — сказал Джинвук Чой, старший инженер-исследователь Hyundai Motor Company.«Раньше на обучение модели для одной эпохи уходило 57 минут, что сильно замедляло нас. Используя библиотеку параллелизма данных Amazon SageMaker и лабораторию Amazon ML Solutions Lab, мы смогли обучиться за 6 минут с помощью оптимизированного обучающего кода на пяти инстансах ml.p3.16xlarge. Благодаря 10-кратному сокращению времени обучения мы можем тратить больше времени на подготовку данных в течение цикла разработки ».

Чтобы узнать больше о связанных функциях SageMaker, ознакомьтесь со следующими материалами:

О лаборатории решений Amazon ML

Amazon ML Solutions Lab объединит вашу команду с экспертами по машинному обучению, чтобы помочь вам определить и реализовать наиболее ценные возможности машинного обучения в вашей организации.Если вам нужна помощь в ускорении использования машинного обучения в ваших продуктах и ​​процессах, обратитесь в лабораторию Amazon ML Solutions Lab.

---

Об авторах

Мухён Ким — специалист по обработке данных в лаборатории решений для машинного обучения Amazon. Он решает различные бизнес-задачи клиентов, применяя машинное обучение и глубокое обучение, а также помогает им приобретать навыки.

Джиянг Кан — архитектор глубокого обучения в Amazon Machine Learning Solutions Lab.Имея опыт проектирования глобальных корпоративных рабочих нагрузок на AWS, он отвечает за разработку и внедрение решений машинного обучения для новых бизнес-задач клиентов.

Ёнджун Чой — архитектор решений для AWS, помогающий клиентам разрабатывать и создавать сценарии использования с помощью сервисов AWS. Ёнджун особенно хорошо разбирается в широком спектре сценариев использования искусственного интеллекта / машинного обучения для корпоративных клиентов, включая производство, здравоохранение и финансовые услуги, благодаря опыту предыдущего специалиста по обработке данных.

Адитья Биндал — старший менеджер по продукту AWS Deep Learning. Он работает над продуктами, которые упрощают обучение моделей глубокого обучения на AWS для клиентов. В свободное время он любит проводить время с дочерью, играть в теннис, читать историческую литературу и путешествовать.

Натали Раушмайр — научный сотрудник AWS, где она помогает клиентам разрабатывать приложения для глубокого обучения.

Йонгмо Ким — инженер-исследователь по глубокому обучению в Hyundai Motor Company, занимающийся разработкой продуктов для автономного вождения / парковки.

.