easydist

自动并行化,多框架通用,让分布式训练像单机一样简单。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 8 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 81
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可证,完全免费,需自行部署使用。

项目预览

easydist 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队alibaba
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,完全免费,需自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型automatic-parallelization,deep-learning,diffusion-models,distributed-computing,graph-neural-networks,high-performance-computing,large-language-models,llama,llm,machine-learning
GitHub 星标★ 81
上线时间2023-09-07 00:00:00
代码更新2024-11-19
仓库体积535 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

easydist 是一个面向多生态系统的自动化并行化系统与基础设施,旨在简化分布式训练和推理的复杂性。它通过自动识别模型中的并行化机会,并生成高效的并行执行方案,帮助开发者无需深入底层细节即可利用多GPU或多节点资源。项目支持多种深度学习框架(如PyTorch等),提供统一的接口和编译优化,解决手动并行化耗时且易错的问题。核心能力包括自动并行策略搜索、算子融合、通信优化以及跨框架适配,适用于大规模模型训练和推理加速。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 81

核心亮点

  • 自动并行策略搜索,无需手动切分模型
  • 跨深度学习框架支持,降低迁移成本
  • 集成编译优化,提升分布式执行效率

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态待观察
  • 实际性能和稳定性需更多场景验证

适用场景

  • 大规模Transformer模型分布式训练
  • 多GPU环境下的模型推理加速
  • 跨框架模型并行化迁移

替代项目

PyTorch Distributed、Megatron-LM、DeepSpeed

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