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#FairScale
FairScale: 突破大规模机器学习训练瓶颈的PyTorch扩展库
2 个月前
FairScale是Facebook Research开源的PyTorch扩展库,旨在提供高性能和大规模机器学习模型训练能力。本文详细介绍了FairScale的主要特性、核心技术以及使用方法,帮助研究人员和工程师更好地利用这一强大工具。
FairScale
PyTorch
分布式训练
大规模模型
高性能计算
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
fairscale
FairScale是一个开源的PyTorch扩展库,旨在提升大规模深度学习模型的训练效率。它不仅增强了PyTorch的基础功能,还引入了先进的模型扩展技术。通过提供模块化组件和简洁的API,FairScale使研究人员能够更轻松地实现分布式训练,有效应对资源受限情况下的模型扩展挑战。该库在设计时特别强调了易用性、模块化和性能优化,并支持全面分片数据并行(FSDP)等多种先进扩展技术。
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