veScale：PyTorch原生的大模型训练框架

veScale：PyTorch原生的大模型训练框架

veScale A PyTorch Native LLM Training Framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/veScale

项目介绍

veScale是一款基于PyTorch原生的大模型训练框架，专为工业级应用设计。它不仅继承了PyTorch强大的生态系统，还通过一系列创新功能，极大地简化了分布式训练的复杂性。veScale的核心理念是“零代码修改”，即用户无需对模型代码进行任何修改，即可实现高效的分布式训练。

项目技术分析

PyTorch原生支持

veScale完全基于PyTorch的数据结构、操作符和API，充分利用了PyTorch在机器学习领域的广泛应用和强大生态。

零代码修改

veScale通过解耦分布式系统设计与模型架构，实现了对用户模型代码的零修改或近零修改，极大地降低了使用门槛。

单设备抽象

veScale提供单设备语义，自动在集群中分发和协调模型执行，用户无需关心底层硬件的分布情况。

自动并行规划

veScale通过结合多种并行策略（张量并行、序列并行、数据并行、ZeRO并行、流水线并行），实现了半自动化或全自动化的模型执行并行化。

支持Eager和Compile模式

veScale不仅支持Eager模式的自动化并行训练和推理，还即将支持Compile模式，以实现极致性能。

自动检查点重分片

veScale自动管理分布式检查点，支持在不同集群规模和并行策略之间进行在线重分片，确保训练过程的连续性和高效性。

项目及技术应用场景

veScale适用于各种需要大规模并行训练的场景，特别是在以下领域表现尤为突出：

• 自然语言处理（NLP）：如GPT、LLaMA等大型语言模型的训练。
• 计算机视觉（CV）：如图像分类、目标检测等任务的大规模训练。
• 推荐系统：大规模推荐模型的训练和优化。
• 科学计算：如气候模拟、分子动力学等需要大规模计算的科学研究。

项目特点

工业级框架

veScale专为工业级应用设计，具备高可靠性、高扩展性和高性能。

用户友好

通过零代码修改和单设备抽象，veScale极大地简化了分布式训练的使用难度，即使是初学者也能快速上手。

灵活的并行策略

veScale支持多种并行策略的组合，用户可以根据需求灵活选择，实现最佳的训练效果。

持续更新

veScale项目仍在不断发展中，未来将推出更多高级功能，如nD并行API、高级用户定制API等，进一步提升用户体验。

结语

veScale作为一款PyTorch原生的大模型训练框架，凭借其强大的功能和用户友好的设计，正在成为分布式训练领域的佼佼者。无论你是研究者还是开发者，veScale都能为你提供强大的支持，助你在AI领域取得更大的突破。快来体验veScale，开启你的大规模模型训练之旅吧！

veScale A PyTorch Native LLM Training Framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/veScale