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HolisticTraceAnalysis

高效分析分布式训练性能瓶颈的开源工具

性能分析分布式训练PyTorchGPUHolisticTraceAnalysisGithub开源项目

HolisticTraceAnalysis是一款开源性能分析工具，用于识别分布式训练中的性能瓶颈。它分析PyTorch Profiler收集的跟踪数据，提供时间分解、内核分析、通信计算重叠等功能。支持Linux和Mac系统，适用于Python 3.8及以上版本。开发者可通过该工具深入分析和优化分布式训练性能。

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介绍相关项目
zipkin - 分布式追踪系统 提升微服务架构性能
GithubZipkin分布式追踪系统开源项目微服务架构性能监控故障排查
Zipkin是一个分布式追踪系统，专注于收集和分析微服务架构中的时序数据。它提供追踪数据的收集、存储和可视化功能，支持多种后端存储和传输协议。通过直观的UI界面，Zipkin展示请求在服务间的流转路径和时间分布，并生成服务依赖图。这些特性有助于开发者快速定位性能瓶颈和错误源。Zipkin易于集成，兼容多种编程语言和框架，是优化微服务架构性能的实用工具。
VisualDL - 参数实时追踪与多模型可视化分析工具
GithubPaddlePaddleVisualDL开源项目数据分析模型可视化训练过程
VisualDL，一款集成于PaddlePaddle的高效可视化分析工具，能够展现训练参数、模型结构与数据样本的动态图表。完美支持Python，通过实时数据追踪、多实验视图对比等功能，助力开发者清晰直观地优化和提升模型表现。
SwanLab - 开源AI实验跟踪工具 支持多框架集成及云端协作
GithubSwanLab协作可视化实验跟踪开源项目机器学习
SwanLab是一款开源的AI实验跟踪工具，支持跟踪超参数、记录指标、在线协作和分享实验链接。该工具可与PyTorch、TensorFlow等主流框架集成，同时支持离线模式和自托管。SwanLab提供用户友好的API和直观界面，适用于个人研究和团队项目，能够帮助研究人员高效管理、比较和协作AI实验。
pytorch-toolbelt - 专为PyTorch设计的Python库，提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集
GithubPyTorch乌克兰俄罗斯开源项目战争深度学习
pytorch-toolbelt是一款专为PyTorch设计的Python库，提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集。其功能包括灵活的编码器-解码器架构、多种模块（如CoordConv、SCSE、Hypercolumn等）、GPU友好的测试时增强（TTA）、大图像推理及常用方法，支持多种损失函数，并与Catalyst库无缝集成。这些工具旨在简化模型构建、优化和推理过程。
phoenix - AI应用开发的全方位观测与评估工具
AI观察平台GithubLLM评估Phoenix开源项目数据可视化
Phoenix是一款开源AI观测平台，为大语言模型应用提供全面的跟踪、评估和实验功能。该平台集成了OpenTelemetry跟踪、LLM性能测试、数据集管理、实验记录和推理分析等特性。Phoenix支持主流AI框架和LLM服务，适用于本地和云端环境，为AI开发人员提供了强大的实验、评估和问题诊断能力。
bcc - 基于eBPF的高性能内核追踪与分析工具包
BPFGithubLinux内核开源项目性能分析系统跟踪网络流量控制
BCC是基于eBPF技术的内核追踪和分析工具包,提供C语言编写内核工具的能力及Python和Lua前端接口。它简化了BPF程序开发,适用于性能分析、网络流量控制等任务。项目包含丰富的工具和示例,覆盖系统跟踪、内存管理、进程监控、性能优化、CPU分析、网络诊断和存储分析等多个领域。
transformer-debugger - 深入洞察小型语言模型行为的自动化调试工具
GithubTransformer Debugger开源项目神经元查看器稀疏自编码器自动可解释性语言模型
Transformer Debugger是一款由OpenAI超级对齐团队开发的工具，专门用于分析小型语言模型的特定行为。该工具结合了自动化解释技术和稀疏自编码器，无需编写代码即可快速探索模型行为。它能识别影响特定行为的关键组件，自动生成解释，并追踪组件间的连接，从而揭示神经元回路。通过支持对前向传播的干预和观察，Transformer Debugger为研究人员提供了深入分析语言模型内部机制的强大功能。
guider - 全面的跨平台系统性能分析工具
GithubGuiderLinux可视化开源项目性能分析系统监控
作为开源项目，Guider为系统性能分析提供了全面解决方案。它不仅支持Linux和Android等主流平台，还能在x86、ARM和RISC-V等多种架构上运行。Guider的功能涵盖性能监控、分析、跟踪和可视化，能够生成精确的测量结果和详细报告。其浏览器中的SVG可视化展示使数据分析更加直观。
talos - 全自动化TensorFlow和Keras超参数优化工具
GithubKerasTalosTensorFlow开源项目模型评估超参数优化
Talos通过自动化超参数实验和模型评估，提升了TensorFlow (tf.keras) 和 Keras 的工作流程，无需学习新的语法或模板。用户可以在几分钟内配置和评估超参数实验，适用于各种预测任务。Talos支持 Linux、Mac OS 和 Windows 系统，并兼容 CPU、GPU 和多 GPU 系统，非常适合研究者和数据科学家使用。
tracexec - Linux系统调用跟踪与程序执行分析工具
Githubtracexec命令行工具开源项目性能优化系统调用跟踪调试工具
tracexec是一款开源的系统调用跟踪工具，专注于分析execve、execveat等与程序执行相关的系统调用。它提供TUI和日志模式，可用于调试构建系统、分析shell脚本运行过程和研究专有软件行为。tracexec支持跟踪setuid二进制文件，可作为调试器启动器，并能重建命令行。这个工具为开发者和系统管理员提供了深入了解Linux程序执行机制的能力。
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