इस प्रोजेक्ट के बारे में

OneFlow एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जिसे उपयोगकर्ता-अनुकूल, स्केलेबल और कुशल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मॉडल प्रोग्रामिंग के लिए PyTorch-जैसा API, n-आयामी समानांतर निष्पादन तक स्केलिंग के लिए Global Tensor, और मॉडल को तेज़ करने व तैनात करने के लिए Graph Compiler प्रदान करता है। ### मुख्य विशेषताएँ - **PyTorch-जैसा API**: PyTorch के समान सहज मॉडल प्रोग्रामिंग की अनुमति देता है। - **Global Tensor**: बहु-आयामी समानांतर आर्किटेक्चर में मॉडल स्केलिंग की सुविधा देता है। - **Graph Compiler**: प्रशिक्षण को तेज़ करने और तैनाती को सरल बनाने के लिए computational graphs को अनुकूलित करता है। ### सिस्टम आवश्यकताएँ - Linux ऑपरेटिंग सिस्टम। - Python 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, या 3.11। - GPU त्वरण के लिए CUDA आर्किटेक्चर 6.0 या उससे ऊपर, CUDA Toolkit 10.0 या उससे ऊपर, और Nvidia ड्राइवर संस्करण 440.33 या उससे ऊपर। ### स्थापना विधियाँ - **Docker**: CUDA समर्थन के साथ पूर्व-निर्मित nightly Docker छवियाँ उपलब्ध हैं। - **Pip**: स्थिर रिलीज़ और nightly बिल्ड (केवल CPU या CUDA) pip के माध्यम से स्थापित किए जा सकते हैं, चीन के उपयोगकर्ताओं के लिए घरेलू मिरर विकल्पों के साथ। - **स्रोत कोड**: उपयोगकर्ता रिपॉजिटरी क्लोन कर सकते हैं और CMake का उपयोग करके बना सकते हैं, केवल CPU या CUDA वातावरण के लिए कॉन्फ़िगरेशन प्रीसेट के साथ। ### पारिस्थितिकी तंत्र और मॉडल ज़ू - **Libai**: बड़े पैमाने पर ट्रांसफॉर्मर मॉडल (BERT, GPT, T5, VisionTransformer, और SwinTransformer सहित) के समानांतर प्रशिक्षण के लिए डिज़ाइन किया गया टूलबॉक्स। - **FlowVision**: कंप्यूटर विज़न डेटासेट, अत्याधुनिक मॉडल और उपयोगिताएँ प्रदान करने वाला टूलबॉक्स। - **OneFlow-Models**: ResNet-50 और Wide&Deep जैसे मॉडल कार्यान्वयन प्रदान करता है (पुराना बताया गया है)। ### समुदाय और संचार - **चीनी चैनल**: QQ समूह (331883), WeChat (OneFlowXZS), और Zhihu संगठन पृष्ठ। - **अंतर्राष्ट्रीय चैनल**: Discord सर्वर, Twitter, LinkedIn, और Medium ब्लॉग। - बग रिपोर्ट और फीचर अनुरोध GitHub issues के माध्यम से प्रबंधित किए जाते हैं। OneFlow मूल रूप से OneFlow Inc. और Zhejiang Lab द्वारा विकसित किया गया है, और Apache License 2.0 के तहत वितरित किया जाता है।