TePDist 开源项目安装与使用指南

1. 项目目录结构及介绍

TePDist 是一个基于HLO（XLA High-Level Operation）的自动分布式系统，专为深度学习模型设计。以下是对项目主要目录结构的简要解析：

• docker: 包含了用于构建和运行开发环境的Docker相关文件，如不同CUDA版本的Dockerfile。
• CODE_OF_CONDUCT.md, LICENSE, NOTICE, README.md: 分别定义了贡献者行为准则、软件许可协议、法律声明以及项目介绍的主要文档。
• gitignore, gitmodules: 版本控制相关的忽略文件和子模块设置。
• 源代码和其他开发文件可能位于特定的子目录中，但具体结构在提供的引用中未详细展示。

目录结构说明:

• 主要逻辑和库代码通常不在根目录下明确列出，实际工程实践中，代码会被组织在比如src、include等目录下，由于缺失细节，具体结构需从仓库中进一步探索。

2. 项目启动文件介绍

构建与启动步骤

TePDist依赖于[Bazel]作为其基本构建框架。要启动或测试TePDist，首先需要通过Docker来搭建环境。关键步骤包括：

1. 克隆项目: 使用Git命令下载项目到本地。

   git clone https://github.com/alibaba/TePDist.git
   

2. 构建Docker镜像: 根据你的硬件环境选择相应的Dockerfile，例如，对于CUDA 11+环境：

   cd TePDist/docker
   sudo docker build -t tepdist_image -f Dockerfile.cuda11.4.ubuntu18.04 .
   

3. 运行Docker容器: 确保挂载源码路径，并进入容器以开始工作。

   sudo nvidia-docker run --net=host --ipc=host -it --name tepdist_dev \
     -v <your_local_tepdist_path>:/root/tepdist_source tepdist_image:latest /bin/bash
   

在这个环境中，实际的启动脚本或服务可能会是编译后的可执行文件或者Python脚本，具体取决于客户端如何与服务器交互，这部分信息需要查看内部文档或源码注释。

3. 项目配置文件介绍

关于配置文件的具体位置和格式，在提供的信息中并未直接提及。配置文件通常负责指定运行时参数、环境设置、策略偏好等。在TePDist中，配置可能是以JSON、YAML或环境变量的形式存在，尤其是在客户端部分，因为需要指定模型到HLO转换的选项或服务器连接参数。

为了精确地了解配置文件的使用，你需要深入项目文档或源代码中的注释，特别是寻找任何名为.config、settings.json或类似的文件，以及客户端初始化或服务端配置的部分。

---

请注意，上述指南基于提供的信息进行推测。详细的配置和启动过程应参照项目仓库内的最新文档或源码注释。