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关于 DLRover

• github : https://github.com/intelligent-machine-learning/dlrover

DLOver使大型人工智能模型的分布式训练变得简单、稳定、快速和绿色。
它可以在分布式集群上自动训练深度学习模型。
它帮助模型开发人员专注于模型结构，而不需要考虑任何工程方面的东西，比如硬件加速、分布式运行等。
现在，它为K8s/Ray上的深度学习培训工作提供自动化操作和维护。主要功能如下：

• 容错（Fault-Tolerance），单节点故障切换，无需重新启动整个作业。
• 自动缩放（Auto-Scaling），在节点级别和CPU/内存级别自动放大/缩小资源。
• 动态数据分片（Dynamic data sharding），动态调度训练数据到每个工人，而不是平均分配，更快的工人更多的数据。
• 自动资源优化（Automatic Resource Optimization），自动优化工作资源，提高培训绩效和资源利用率。

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2023-10-06