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Colossal-AI
提供分布式深度学习的并行组件与配置能力，支持数据、流水线及张量等并行训练方案。
Colossal-AI 能做什么
提供分布式深度学习的并行组件与配置能力，支持数据、流水线及张量等并行训练方案。
- 模型训练与部署
如何使用 Colossal-AI
为模型训练配置并行执行方案
准备输入
- 现有模型训练任务与数据
- 符合安装要求的 GPU 环境
- 目标并行方案与可用资源
操作步骤
- 核对官方安装要求并安装 Colossal-AI，先确认原训练任务可正常运行。
- 参照相应训练示例配置并行方式，明确数据、模型和设备之间的分配。
- 先进行小规模试跑，比较训练结果、显存和耗时，再调整配置。
预期交付物
- 并行训练配置和试跑结果
并行训练仍需验证数值一致性和资源使用；官网特定模型的速度数据不能直接用于推算自己的收益。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估Colossal-AI
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
