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Opendiloco
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OpenDiLoCo适用于需要在全球范围内进行AI模型训练的研究人员和开发者，特别是那些受限于本地计算资源的团队。它使得AI技术的发展不再局限于拥有大型计算集群的机构，从而推动了AI技术的民主化和创新。
AI开发助手AI模型#AI#分布式训练#开源#深度学习优质新品商用
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产品介绍
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简介
OpenDiLoCo是一个开源框架，用于实现和扩展DeepMind的分布式低通信(DiLoCo)方法，支持全球分布式AI模型训练。它通过提供可扩展的、去中心化的框架，使得在资源分散的地区也能高效地进行AI模型的训练，这对于推动AI技术的普及和创新具有重要意义。
截图
产品特色
支持全球范围内的分布式AI模型训练。
通过Hivemind库实现节点间的通信和元数据同步。
实现了与PyTorch FSDP的集成，支持单个DiLoCo工作节点扩展到数百台机器。
在两个大洲和三个国家之间展示了模型训练的实用性，保持了90-95%的计算利用率。
通过消融研究提供了算法的可扩展性和计算效率的深入见解。
支持在不同硬件设置上进行容错训练。
提供了对资源的即时增减能力，允许新设备和集群在训练过程中加入或退出。
使用教程
1. 确保至少有两个GPU的访问权限，它们不需要在同一地点。
2. 设置环境，并使用提供的命令创建初始DHT节点。
3. 在另一个终端中，使用指定的环境变量启动DiLoCo工作节点。
4. 根据需要设置PEER、NUM_DILOCO_WORKERS和WORLD_RANK变量。
5. 使用torchrun命令启动训练脚本，并设置相应的参数。
6. 根据GitHub仓库中的README获取更多关于运行OpenDiLoCo的信息。
7. 通过PI Compute Platform简化设置全球编排层，使用预构建的OpenDiLoCo Docker镜像。
流量来源
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