#分布式训练

Megatron-DeepSpeed是一个集成DeepSpeed的大规模语言模型预训练框架。它支持多GPU和多节点分布式训练,提供数据预处理、预训练、微调和下游任务评估等完整流程。该框架针对BERT、GPT等模型优化,实现高效大规模训练。集成DeepSpeed的流水线并行和ZeRO-DP技术,进一步提升训练效率和灵活性。

EleutherAI的Cookbook项目是一个综合性深度学习资源库，涵盖从基础到高级的实用工具和知识。项目提供参数计算器、基准测试工具和精选阅读清单，内容包括transformer基础、分布式训练和最佳实践等主题。此外，还收录了多个简化版教学代码库，便于学习和理解。这个资源库适合各级深度学习从业者使用，有助于提升相关技能和知识。

mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。

veScale是一个基于PyTorch的大规模语言模型训练框架，专为简化LLM训练过程而设计。它支持零代码修改、单设备抽象和自动并行规划，实现了张量并行、序列并行和数据并行等多种策略。框架还提供自动检查点重分片和nD分布式时间线功能，大幅提升了训练效率。作为一个持续发展的项目，veScale计划在未来引入更多先进功能，为研究人员和开发者提供全面的LLM训练解决方案。

PARL是一个开源的强化学习框架，专注于提供高效、灵活的开发环境。该框架具有良好的可复现性、大规模训练支持、高可重用性和易扩展性。PARL基于Model、Algorithm和Agent三个核心抽象，并提供简洁的分布式训练API。框架支持DQN、DDPG、SAC等多种算法实现，在多个强化学习挑战赛中表现出色。PARL适用于各类复杂任务的智能体训练，为强化学习研究和应用提供了有力工具。

HandyRL是一个基于Python和PyTorch的分布式强化学习框架，已在Kaggle竞赛中取得优异成绩。它采用离线策略修正的策略梯度算法和学习者-工作者架构，支持自定义环境和大规模训练。HandyRL的高并行能力和实用性使其在竞争性游戏AI开发中表现出色，能够快速训练出强大的AI模型。

llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。

DeepRec是一个基于TensorFlow的推荐系统深度学习框架。它支持万亿级样本和参数的分布式训练，提供嵌入变量、优化器等关键功能。该框架在CPU和GPU平台上进行了性能优化，包括运行时、算子和图级优化。DeepRec还支持增量检查点、分布式服务和在线学习等部署功能，为大规模推荐模型提供全面解决方案。