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higgsfield 是一个面向万亿级参数大模型训练的开源容错 GPU 编排与机器学习框架,帮助开发者无需痛苦地完成多节点分布式训练。它基于 PyTorch 生态,支持 ZeRO-3 DeepSpeed 和全分片数据并行,通过 GitHub 与 GitHub Actions 自动部署代码、管理节点资源队列并运行实验。其亮点是简化了环境和配置管理,提供统一实验接口,适用于在 Azure、LambdaLabs、FluidStack 等云上训练 LLM 等超大规模模型。

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语言Jupyter Notebook
分类AI/机器学习
最近提交9 月 14 日
创建时间5 月 27 日
首次收录9 月 21 日 · 自动扫描
README 摘要
higgsfield 是一个面向万亿级参数大模型训练的开源容错 GPU 编排与机器学习框架,帮助开发者无需痛苦地完成多节点分布式训练。它基于 PyTorch 生态,支持 ZeRO-3 DeepSpeed 和全分片数据并行,通过 GitHub 与 GitHub Actions 自动部署代码、管理节点资源队列并运行实验。其亮点是简化了环境和配置管理,提供统一实验接口,适用于在 Azure、LambdaLabs、FluidStack 等云上训练 LLM 等超大规模模型。
中文摘要由 AI 生成,仅供参考。
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