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Prime
Prime
目标受众为AI研究者和开发者，特别是那些需要大规模分布式训练模型的专业人士。该框架通过优化分布式训练过程，使得大规模AI模型训练变得更加高效，适合需要处理大规模数据和复杂模型的场景。
模型训练与部署开发与工具#AI#分布式训练#模型训练#全球分布式#计算优化普通产品开源
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简介
PrimeIntellect-ai/prime是一个用于在互联网上高效、全球分布式训练AI模型的框架。它通过技术创新，实现了跨地域的AI模型训练，提高了计算资源的利用率，降低了训练成本，对于需要大规模计算资源的AI研究和应用开发具有重要意义。
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产品特色
ElasticDeviceMesh：支持容错训练，动态管理全球进程组。
异步分布式检查点：减少模型保存的时间，提高计算利用率。
实时检查点恢复：允许节点在训练中途加入，快速获取模型状态。
自定义Int8 All-Reduce Kernel：减少通信负载，提高带宽利用率。
最大化带宽利用：通过分片技术提高网络带宽利用率。
PyTorch FSDP2 / DTensor ZeRO-3实现：支持模型权重、梯度和优化器状态的分片。
CPU Off-Loading：将Diloco优化器所需的所有张量卸载到CPU内存，减轻GPU负担。
使用教程
1. 克隆仓库：使用git clone命令克隆PrimeIntellect-ai/prime项目到本地。
2. 安装uv：按照项目页面提供的指令安装uv工具。
3. 设置环境：安装iperf工具，创建虚拟环境并激活，同步依赖。
4. 登录Hugging Face：使用huggingface-cli命令登录Hugging Face平台。
5. 运行测试：使用提供的命令运行测试，验证设置是否正确。
6. 运行DiLoCo：使用helper脚本在本地测试DiLoCo。
7. 运行完整测试套件：确保至少有两个GPU，然后运行pytest命令。
8. 导出检查点：使用提供的export_dcp.py脚本将训练脚本保存的检查点转换为Hugging Face兼容模型。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
月访问量
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平均访问时长
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每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
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地理流量分布情况
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中国
13.25%
印度
9.32%
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4.28%
德国
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