oneflow

OneFlow — это фреймворк глубокого обучения, разработанный для удобства использования, масштабируемости и эффективности. Он предоставляет API в стиле PyTorch для программирования моделей, Global Tensor для масштабирования до n-мерного параллельного выполнения и Graph Compiler для ускорения и развертывания моделей. ### Ключевые особенности - **API в стиле PyTorch**: позволяет интуитивно программировать модели, аналогично PyTorch. - **Global Tensor**: облегчает масштабирование моделей на многомерных параллельных архитектурах. - **Graph Compiler**: оптимизирует вычислительные графы для ускорения обучения и упрощения развертывания. ### Системные требования - Операционная система Linux. - Python 3.7, 3.8, 3.9, 3.10 или 3.11. - Архитектура CUDA 6.0 или выше, CUDA Toolkit 10.0 или выше, и драйвер Nvidia версии 440.33 или выше для ускорения на GPU. ### Способы установки - **Docker**: доступны предварительно собранные ночные образы Docker с поддержкой CUDA. - **Pip**: стабильные релизы и ночные сборки (только CPU или CUDA) можно установить через pip, с зеркалами для пользователей в Китае. - **Исходный код**: пользователи могут клонировать репозиторий и собрать с помощью CMake, с предустановленными конфигурациями для CPU или CUDA. ### Экосистема и модельный зоопарк - **Libai**: инструментарий для параллельного обучения крупномасштабных трансформерных моделей, включая BERT, GPT, T5, VisionTransformer и SwinTransformer. - **FlowVision**: инструментарий, предоставляющий наборы данных компьютерного зрения, современные модели и утилиты. - **OneFlow-Models**: реализации моделей, такие как ResNet-50 и Wide&Deep (отмечены как устаревшие). ### Сообщество и коммуникация - **Китайские каналы**: группа QQ (331883), WeChat (OneFlowXZS) и страница организации на Zhihu. - **Международные каналы**: сервер Discord, Twitter, LinkedIn и блог Medium. - Сообщения об ошибках и запросы функций управляются через GitHub issues. OneFlow изначально разработан OneFlow Inc. и Zhejiang Lab, и распространяется под лицензией Apache License 2.0.