Fairscale:用于高性能和大规模培训的PyTorch扩展 源码
描述 FairScale是PyTorch扩展库,用于在一台或多台机器/节点上进行高性能和大规模培训。 该库扩展了基本的PyTorch功能,同时添加了新的实验功能。 FairScale支持: 并行性: 管道并行性(fairscale.nn.Pipe) 分片训练: 优化程序状态分片(fairscale.optim.oss) 分片式洁牙机-自动混合精度 分片分布式数据并行 大规模优化: AdaScale SGD(从fairscale.optim导入AdaScale) 要求 PyTorch> = 1.5.1 安装 正常安装: pip install fairscale 开发方式: cd
文件列表
Fairscale:用于高性能和大规模培训的PyTorch扩展
(预估有个250文件)
MANIFEST.in
79B
bug-report.md
1KB
feature-request.md
719B
CONTRIBUTING.md
4KB
LICENSE
2KB
setup.cfg
2KB
README.md
7KB
layout.html
13KB
theme_variables.jinja
694B
customize.css
259B
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