[Feature Request] Support save/load checkpoint
Los mantenedores suelen responder en 1 día
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 38/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
Línea de trabajo
No se nombran archivos, pruebas ni puntos de entrada. Empieza rastreando la ruta de entrenamiento completamente asíncrona y cómo el motor de entrenamiento, el dataloader con estado y TransferQueue representan el estado; se considera terminado cuando un checkpoint después de cada paso global restaura los pesos, el estado del optimizador, el estado del dataloader y el estado de TransferQueue.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
In fully async training, when save checkpoint after a global step, we need to
- save checkpoint for training engine: weight, optimizer state
- save checkpoint for torch stateful dataloader
- save checkpoint for TransferQueue
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 168
- Forks
- 56
- Merge medio
- 4 d 1 h
- PR fusionados (30 d)
- 15
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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