How to make it work with torch DDP
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 25/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- jupyter-notebook, python, pytorch
- Domaine
- distributed-systems, machine-learning
Piste de recherche
Commencez par examiner l’objectif de l’issue, qui est de rendre l’entraînement parallèle débogable dans un notebook, puis comparez les projets référencés Ddip et Bluefog ainsi que leur état de maintenance. Définissez l’intégration torch DDP requise et un critère concret d’achèvement basé sur un notebook avant l’implémentation.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Debugging code for parallel training is very painful, and it would be very appealing to be able to do it in a notebook.
The most relevant thing I found is https://github.com/philtrade/Ddip and https://github.com/Bluefog-Lib/bluefog, but it seems that they are no longer being maintained.
- Langage dominant
- Jupyter Notebook
- Étoiles
- 2.6k
- Forks
- 1k
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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