FairScale 项目使用教程
2026-01-23 05:19:12作者:平淮齐Percy
1. 项目目录结构及介绍
FairScale 是一个用于高性能和大规模训练的 PyTorch 扩展库。以下是项目的目录结构及其介绍:
fairscale/
├── benchmarks/ # 包含性能基准测试代码
├── docs/ # 项目文档
├── fairscale/ # 核心代码库
│ ├── nn/ # 神经网络相关模块
│ ├── optim/ # 优化器相关模块
│ ├── utils/ # 工具函数
│ └── ... # 其他相关模块
├── stubs/ # 类型提示文件
├── tests/ # 测试代码
├── .coveragerc # 代码覆盖率配置文件
├── .editorconfig # 编辑器配置文件
├── .gitignore # Git 忽略文件配置
├── .pre-commit-config.yaml # 预提交钩子配置
├── .readthedocs.yaml # ReadTheDocs 配置文件
├── CHANGELOG.md # 更新日志
├── CODE_OF_CONDUCT.md # 行为准则
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── LICENSE # 项目许可证
├── MANIFEST.in # 打包清单
├── NOTICE # 版权声明
├── README.md # 项目介绍
├── RELEASE.md # 发布说明
├── codecov.yml # Codecov 配置文件
├── pyproject.toml # Python 项目配置文件
├── release_utils.py # 发布工具脚本
├── requirements-benchmarks.txt # 基准测试依赖
├── requirements-dev.txt # 开发依赖
├── requirements.txt # 项目依赖
├── setup.cfg # 安装配置文件
├── setup.py # 安装脚本
└── ...
2. 项目启动文件介绍
FairScale 项目没有明确的“启动文件”,因为它是一个库,而不是一个独立的应用程序。然而,核心代码位于 fairscale/ 目录下,用户可以通过导入这些模块来使用 FairScale 的功能。
例如,要使用 FairScale 的 FullyShardedDataParallel (FSDP) 模块,可以这样导入:
from fairscale.nn.data_parallel import FullyShardedDataParallel as FSDP
3. 项目配置文件介绍
FairScale 项目的配置文件主要包括以下几个:
setup.py: 这是 Python 项目的标准安装脚本,用于定义项目的元数据和依赖项。setup.cfg: 这是setuptools的配置文件,用于定义安装选项和包的元数据。requirements.txt: 列出了项目运行所需的所有依赖项。requirements-dev.txt: 列出了开发和测试所需的额外依赖项。pyproject.toml: 这是 Python 项目的配置文件,用于定义构建系统和工具的配置。.coveragerc: 代码覆盖率配置文件,用于定义测试覆盖率的报告格式和排除的文件。.editorconfig: 编辑器配置文件,用于定义代码风格和格式。.gitignore: Git 忽略文件配置,用于指定哪些文件和目录不应被 Git 跟踪。.pre-commit-config.yaml: 预提交钩子配置,用于在提交代码前自动运行代码检查和格式化工具。.readthedocs.yaml: ReadTheDocs 配置文件,用于定义文档构建的配置。
这些配置文件共同确保了项目的正确安装、开发和测试环境。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
暂无简介
Dart
772
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355