[Feature Request] Support save/load checkpoint
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 38/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 静か
調査の方向性
ファイル、テスト、エントリーポイントは指定されていません。まず、完全に非同期なトレーニングパスと、トレーニングエンジン、状態を保持するdataloader、TransferQueueが状態をどのように表現しているかを追跡します。完了の条件は、各グローバルステップ後のチェックポイントによって、重み、オプティマイザーの状態、dataloaderの状態、TransferQueueの状態が復元されることです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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
- 主要言語
- Python
- スター
- 168
- フォーク
- 56
- 平均マージ
- 4日 1時間
- マージ済み PR（30日）
- 15
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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