[Feature Request] Support save/load checkpoint
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 38/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Tranquilla
Direzione di ricerca
Non vengono indicati file, test o punti di ingresso. Inizia tracciando il percorso di training completamente asincrono e il modo in cui il motore di training, il dataloader con stato e TransferQueue rappresentano lo stato; il lavoro è completo quando un checkpoint dopo ogni passo globale ripristina i pesi, lo stato dell’ottimizzatore, lo stato del dataloader e lo stato di TransferQueue.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 168
- Fork
- 56
- Merge medio
- 4g 1h
- PR unite (30g)
- 15
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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