alpa

写单机代码，自动跑超大模型分布式训练与推理

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 354 🐛 待处理 77 👀 关注 6 ⚠️ 作者已归档（停止维护）

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GitHub 星标 ★ 3177

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，可自由使用，无付费版本。

项目预览

项目数据

分类开源模型

开发团队alpa-projects

官网地址https://alpa.ai

GitHubhttps://github.com/alpa-projects/alpa

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可自由使用，无付费版本。

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alpa,auto-parallelization,compiler,deep-learning,distributed-computing,distributed-training,high-performance-computing,jax,llm,machine-learning

GitHub 星标★ 3177

上线时间2021-02-22 00:00:00

代码更新2023-12-09

仓库体积7.3 MB

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5

项目介绍

Alpa 是一个用于训练和服务大规模神经网络的计算框架，其核心目标是自动并行化。它解决了用户在分布式系统上运行超大模型时面临的并行策略选择复杂性问题，通过自动将模型的计算图切分到多个GPU/TPU设备上，同时优化数据并行、算子级并行和流水线并行，让用户无需手动设计并行方案即可高效训练和部署模型。Alpa 构建在 JAX 和 XLA 之上，提供类似 JAX 的编程体验，支持动态形状和自动微分，并内置了模型并行服务能力。其核心能力包括：统一并行接口、自动编译优化、跨设备资源调度，以及面向大规模模型（如GPT-3）的端到端支持。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 3177

技术标签

compiler deep-learning distributed-computing distributed-training high-performance-computing

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：高级约 30 分钟部署方式：库/依赖 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Python 环境（项目开发语言为 Python）
JAX（README 明确 Alpa 基于 Jax 构建）
XLA（README 明确 Alpa 基于 XLA 构建）
Ray（README 明确 Alpa 基于 Ray 构建）
可用于分布式训练的 GPU/TPU 集群（README 提及 distributed clusters）

安装与启动步骤

1确认项目维护状态

README 明确说明 Alpa 目前不再活跃维护，仅作为研究性产物提供；核心算法已并入 XLA，使用前请评估替代方案。
2克隆代码仓库

从项目信息中的 GitHub 地址获取源码，后续安装方式需以官方文档为准，README 未给出 pip 安装命令。
```
git clone https://github.com/alpa-projects/alpa.git
```
3查阅官方文档

README 未提供任何安装命令与依赖版本，安装与使用步骤须以官方文档站点和 Slack 频道中的说明为准。
4准备 JAX/XLA/Ray 环境

README 说明 Alpa 依赖 Jax、XLA、Ray 等高性能库，请先按这些库各自的官方文档完成环境准备。