AutoDist 开源项目使用教程

AutoDist 开源项目使用教程

autodist Simple Distributed Deep Learning on TensorFlow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/autodist

1. 项目的目录结构及介绍

AutoDist 项目的目录结构如下：

autodist/
├── autodist/
│   ├── docker/
│   ├── docs/
│   ├── examples/
│   ├── tests/
│   ├── .gitignore
│   ├── prospector.yaml
│   ├── CONTRIBUTING.md
│   ├── GENVER
│   ├── Jenkinsfile
│   ├── LICENSE
│   ├── README.md
│   ├── VERSION
│   └── setup.py
└── README.md

目录结构介绍

• autodist/: 项目的主目录，包含所有核心代码和配置文件。
  • docker/: 存放与 Docker 相关的文件，用于构建和运行 Docker 容器。
  • docs/: 存放项目的文档文件，包括用户指南、API 文档等。
  • examples/: 存放示例代码，展示如何使用 AutoDist 进行分布式训练。
  • tests/: 存放测试代码，用于验证项目的功能和性能。
  • .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件和目录不需要被版本控制。
  • prospector.yaml: 代码质量检查工具 Prospector 的配置文件。
  • CONTRIBUTING.md: 贡献指南，指导开发者如何为项目贡献代码。
  • GENVER: 版本生成文件，用于管理项目的版本号。
  • Jenkinsfile: Jenkins CI/CD 流水线配置文件。
  • LICENSE: 项目的开源许可证文件。
  • README.md: 项目的主 README 文件，包含项目的基本介绍和使用说明。
  • VERSION: 项目的版本号文件。
  • setup.py: Python 项目的安装脚本，用于安装项目的依赖和打包。

2. 项目的启动文件介绍

AutoDist 项目的启动文件主要是 setup.py 和 examples/ 目录下的示例代码文件。

setup.py

setup.py 是 Python 项目的标准安装脚本，用于安装项目的依赖和打包。通过运行以下命令可以安装 AutoDist：

pip install .

示例代码文件

在 examples/ 目录下，AutoDist 提供了多个示例代码文件，展示了如何使用 AutoDist 进行分布式训练。例如：

• examples/basic_example.py: 基本的分布式训练示例。
• examples/advanced_example.py: 高级的分布式训练示例，展示如何自定义策略。

通过运行这些示例代码，用户可以快速上手 AutoDist 的使用。

3. 项目的配置文件介绍

AutoDist 的配置文件主要位于 autodist/ 目录下，包括 prospector.yaml 和 Jenkinsfile。

prospector.yaml

prospector.yaml 是代码质量检查工具 Prospector 的配置文件，用于配置代码检查的规则和选项。通过运行以下命令可以执行代码检查：

prospector

Jenkinsfile

Jenkinsfile 是 Jenkins CI/CD 流水线配置文件，用于自动化构建、测试和部署。通过配置 Jenkins 流水线，可以实现 AutoDist 项目的持续集成和持续交付。

其他配置文件

AutoDist 还可能包含其他配置文件，例如 Docker 配置文件、测试配置文件等，具体内容可以参考项目文档和代码注释。

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以上是 AutoDist 开源项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能够帮助你快速上手 AutoDist 的使用。

autodist Simple Distributed Deep Learning on TensorFlow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/autodist