FairScale 项目使用教程

FairScale 项目使用教程

fairscale PyTorch extensions for high performance and large scale training. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fairscale

1. 项目目录结构及介绍

FairScale 是一个用于高性能和大规模训练的 PyTorch 扩展库。以下是项目的目录结构及其介绍：

fairscale/
├── benchmarks/          # 包含性能基准测试代码
├── docs/                # 项目文档
├── fairscale/           # 核心代码库
│   ├── nn/              # 神经网络相关模块
│   ├── optim/           # 优化器相关模块
│   ├── utils/           # 工具函数
│   └── ...              # 其他相关模块
├── stubs/               # 类型提示文件
├── tests/               # 测试代码
├── .coveragerc          # 代码覆盖率配置文件
├── .editorconfig        # 编辑器配置文件
├── .gitignore           # Git 忽略文件配置
├── .pre-commit-config.yaml # 预提交钩子配置
├── .readthedocs.yaml    # ReadTheDocs 配置文件
├── CHANGELOG.md         # 更新日志
├── CODE_OF_CONDUCT.md   # 行为准则
├── CONTRIBUTING.md      # 贡献指南
├── LICENSE              # 项目许可证
├── MANIFEST.in          # 打包清单
├── NOTICE               # 版权声明
├── README.md            # 项目介绍
├── RELEASE.md           # 发布说明
├── codecov.yml          # Codecov 配置文件
├── pyproject.toml       # Python 项目配置文件
├── release_utils.py     # 发布工具脚本
├── requirements-benchmarks.txt # 基准测试依赖
├── requirements-dev.txt # 开发依赖
├── requirements.txt     # 项目依赖
├── setup.cfg            # 安装配置文件
├── setup.py             # 安装脚本
└── ...

2. 项目启动文件介绍

FairScale 项目没有明确的“启动文件”，因为它是一个库，而不是一个独立的应用程序。然而，核心代码位于 fairscale/ 目录下，用户可以通过导入这些模块来使用 FairScale 的功能。

例如，要使用 FairScale 的 FullyShardedDataParallel (FSDP) 模块，可以这样导入：

from fairscale.nn.data_parallel import FullyShardedDataParallel as FSDP

3. 项目配置文件介绍

FairScale 项目的配置文件主要包括以下几个：

• setup.py: 这是 Python 项目的标准安装脚本，用于定义项目的元数据和依赖项。
• setup.cfg: 这是 setuptools 的配置文件，用于定义安装选项和包的元数据。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的所有依赖项。
• requirements-dev.txt: 列出了开发和测试所需的额外依赖项。
• pyproject.toml: 这是 Python 项目的配置文件，用于定义构建系统和工具的配置。
• .coveragerc: 代码覆盖率配置文件，用于定义测试覆盖率的报告格式和排除的文件。
• .editorconfig: 编辑器配置文件，用于定义代码风格和格式。
• .gitignore: Git 忽略文件配置，用于指定哪些文件和目录不应被 Git 跟踪。
• .pre-commit-config.yaml: 预提交钩子配置，用于在提交代码前自动运行代码检查和格式化工具。
• .readthedocs.yaml: ReadTheDocs 配置文件，用于定义文档构建的配置。

这些配置文件共同确保了项目的正确安装、开发和测试环境。

fairscale PyTorch extensions for high performance and large scale training. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fairscale