Slapo 开源项目快速入门指南

一、项目目录结构及介绍

Slapo 是一个专为大型深度学习模型训练设计的调度语言，它简化了复杂优化过程，允许开发者高效地管理模型训练。以下是 Slapo 项目在GitHub上的主要目录结构及简要说明：

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├── benchmark           # 性能基准测试相关脚本
├── docker               # Docker 相关配置
├── docs                 # 项目文档，包括构建Slapo应用的指导
├── examples             # 示例代码，展示如何使用Slapo进行模型调度
├── scripts              # 辅助脚本，用于项目管理和自动化任务
├── slapos               # 核心库代码，含调度、初始化、模式等模块
├── tests                # 单元测试和集成测试代码
├── .gitignore           # Git忽略文件配置
├── LICENSE              # 许可证文件，遵循Apache-2.0协议
├── README.md            # 主要的项目简介和快速入门文档
└── setup.py             # Python包安装脚本

该结构清晰地划分了不同功能区域，使开发者能够迅速找到所需资源。

二、项目的启动文件介绍

在 Slapo 中，没有直接指定的“启动文件”，但提供了示例和脚本来引导用户开始使用。用户通常从 examples 目录下的脚本开始，比如性能调优示例：

• tune_single_device.py: 用于单设备上的自动调优示例。
• tune_single_node.py: 在单节点多GPU环境（例如AWS EC2 p3.16xlarge）上执行模型调优的脚本。

通过这些脚本，可以快速体验模型调度和优化的过程，实际应用时，依据需求选择或修改相应示例。

三、项目的配置文件介绍

尽管 Slapo 的核心使用并不直接依赖于单一的全局配置文件，其灵活性体现在通过API或脚本参数来定制化配置。例如，在进行模型优化或自动调优时，开发者会在脚本中或通过环境变量设置特定的配置项，如框架支持（Megatron-LM、DeepSpeed的版本）、调优参数等。

对于更复杂的部署或自定义调度逻辑，配置可能会嵌入到用户的Python代码中，通过创建调度对象和策略来实现，而不是传统的外部配置文件形式。这意味着了解Slapo的API文档是非常关键的，以正确地在项目中配置和使用各种功能。

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以上是对Slapo项目的关键结构和启动流程的概览，深入学习和实践还需参考其详细的官方文档和代码示例。