简介:

高效的分布式数据并行框架,专为大型语言模型设计。

功能:

支持大规模语言模型的高效预训练。

优化了内存和通信操作,提高了训练效率。

提供了详细的使用示例,包括因果预训练和监督微调。

基于NVIDIA PyTorch图像构建,集成了必要的补丁库。

支持自定义事件通知,便于开发者根据需要接收更新。

在A100 80G集群上进行了性能评估,确保了框架的高性能。

需求人群:

"YaFSDP框架适用于需要处理大规模数据和模型的机器学习研究人员和工程师。它特别适合于那些需要在高内存压力环境下进行深度学习模型训练的场景,例如大型语言模型的预训练和微调。"

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