使用场景

研究人员利用OpenDiLoCo在不同国家的训练节点上协作开发大型语言模型。

教育机构使用该框架进行分布式教学，让学生参与到AI模型的训练过程中。

企业通过OpenDiLoCo在全球范围内的数据中心训练定制化的AI解决方案。

产品特色

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。

使用教程

1. 确保至少有两个GPU的访问权限，它们不需要在同一地点。

2. 设置环境，并使用提供的命令创建初始DHT节点。

3. 在另一个终端中，使用指定的环境变量启动DiLoCo工作节点。

4. 根据需要设置PEER、NUM_DILOCO_WORKERS和WORLD_RANK变量。

5. 使用torchrun命令启动训练脚本，并设置相应的参数。

6. 根据GitHub仓库中的README获取更多关于运行OpenDiLoCo的信息。

7. 通过PI Compute Platform简化设置全球编排层，使用预构建的OpenDiLoCo Docker镜像。