pytorch/ignite

Support for TorchSnapshot for efficient checkpoint saving and loading

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#2.752 geöffnet am 24. Okt. 2022

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Beschreibung

🚀 Feature

TorchSnapshot is a performant, memory-efficient checkpointing library for PyTorch applications, designed with large, complex distributed workloads in mind. It includes many optimizations to control for memory usage and optimize checkpoint writing for DDP-style workloads over torch.save/torch.load. For more information, please check out the readme: https://github.com/pytorch/torchsnapshot#why-torchsnapshot

This could be a nice addition to Ignite, similar to the existing Checkpoint handler

cc @yifuwang

Contributor Guide

Research-Richtung
Studieren Sie den vorhandenen Checkpoint Handler in Ignite, um das Muster zu verstehen, lesen Sie dann die TorchSnapshot Dokumentation und implementieren Sie ein ähnliches Integrationsmodul.
Tech Stack
pythonpytorch
Domain
machine learning
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-2 Tage
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
PythonPyTorch
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
60