pytorch/ignite

Support for TorchSnapshot for efficient checkpoint saving and loading

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#2,752 opened on 2022年10月24日

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説明

🚀 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

コントリビューターガイド

技術スタック
python
領域
machine learning
Issue 種別
feature
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
3-5 days
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
stale
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
clear
前提条件
PyTorch Ignite basicsUnderstanding of checkpointing concepts
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
30
調査方針
Start by reviewing the existing Checkpoint handler in pytorch/ignite (likely in ignite/handlers/checkpoint.py) to understand the current implementation. Then explore the TorchSnapshot documentation and examples to understand its API and how it could replace or augment the current checkpointing. Consider contributing by implementing a new handler or modifying the existing one to support TorchSnapshot, similar to how Ignite handles other saving methods. Discuss design in the issue comments with maintainers before proceeding.