OpenDiLoCo
开源实现分布式低通信AI模型训练
- 支持全球范围内的分布式AI模型训练。
- 通过Hivemind库实现节点间的通信和元数据同步。
- 实现了与PyTorch FSDP的集成，支持单个DiLoCo工作节点扩展到数百台机器。
- 在两个大洲和三个国家之间展示了模型训练的实用性，保持了90-95%的计算利用率。
- 通过消融研究提供了算法的可扩展性和计算效率的深入见解。
- 支持在不同硬件设置上进行容错训练。
- 提供了对资源的即时增减能力，允许新设备和集群在训练过程中加入或退出。
产品详情
OpenDiLoCo是一个开源框架，用于实现和扩展DeepMind的分布式低通信(DiLoCo)方法，支持全球分布式AI模型训练。它通过提供可扩展的、去中心化的框架，使得在资源分散的地区也能高效地进行AI模型的训练，这对于推动AI技术的普及和创新具有重要意义。
