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腾讯开源|分布式深度学习训练工具 PatrickStar

PatrickStar 是一款分布式深度学习训练工具,它的设计目标是支持以 GPT、Bert 为代表的超大预训练模型训练。在性能表现上远超目前业界 DeepSpeed 效果。它可以显著降低 PTM 的使用成本,使我们在更少的 GPU 硬件上训练之前用其他框架 OOM 的模型。比如,在8x V100,240GB 内存的计算节点上,派大星成功训练了 120 亿参数模型,单 GPU 的计算效率仍高达在 47 Tflops。 PatrickStar 通过使用 CPU-GPU 异构内存空间来存储模型数据,从而降低对 GPU 的显存需求。不同于现有的异构训练方案在 CPU 和 GPU 之间静态划分模型数据,PatrickStar 以 Chunk (块)的形式更灵活地管理模型数据,这些 Chunk 动态分布在异构内存空间中,在训练过程中高效地移动,来满足当前计算的需求,从而使模型尺寸突破 GPU 的显存大小限制。 PatrickStar 和业界其他优秀数据并行方案兼容,比如,PatrickStar 使用零冗余优化器方式并行扩展到多个 GPU,并实现了理论最低的通信带宽需求和更高效的带宽利用率。派大星与模型并行,流水线并行兼容。 派大星适用场景 适用 ADAM 优化器的超大模型训练过程,例如 BERT,GPT2,GPT3 等 NLP 预训练模型,超大 CNN 等 CV 模型。 功能介绍 通过在 PyTorch 基础上,包装模型和优化器的接口来调用后台优化逻辑,可以使用仅仅几行代码获得 DNN 训练过程的端到端加速。 使用示例 未来计划 1. 吸引更多的开发者完善派大星的系统实现。将派大星与目前流行的模型并行、流水线并行结合,完成超大规模训练。 2. 根据用户反馈,增加派大星的易用性。 PatrickStar 开源地址 https://github.com/Tencent/PatrickStar

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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