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EPLB
EPLB
该产品适用于需要进行大规模分布式训练的深度学习研究人员和工程师，尤其是那些使用专家并行（EP）技术的团队。它能够帮助他们优化资源分配，提高训练效率，并降低硬件成本。
模型训练与部署开发与工具#深度学习#负载均衡#专家并行#分布式训练#优化优质新品开源
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简介
Expert Parallelism Load Balancer (EPLB)是一种用于深度学习中专家并行（EP）的负载均衡算法。它通过冗余专家策略和启发式打包算法，确保不同GPU之间的负载平衡，同时利用组限制专家路由减少节点间数据流量。该算法对于大规模分布式训练具有重要意义，能够提高资源利用率和训练效率。
截图
产品特色
支持层次化负载均衡和全局负载均衡两种策略，适应不同阶段的训练需求。
通过冗余专家策略，动态复制负载较重的专家，确保负载平衡。
利用组限制专家路由，尽量将同一组的专家放置在同一节点上，减少跨节点通信。
提供基于估计专家负载的专家复制和放置计划，支持自定义负载预测方法。
开源实现，便于用户在不同框架中集成和扩展。
使用教程
1. 克隆EPLB仓库到本地。
2. 安装依赖库，如PyTorch等。
3. 准备专家负载数据，例如通过历史统计计算负载。
4. 调用`eplb.rebalance_experts`函数，传入负载数据和相关参数（如副本数、节点数、GPU数等）。
5. 根据输出的专家复制和放置计划，配置模型训练环境。
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%
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