李白：你的模型权重很不错，可惜被我没收了

撰文｜CPFLAME

大噶好，年更楼主今天想推的是，主打分布式训练的模型库_李白（LiBai）。 

https://github.com/Oneflow-Inc/libaihttps://github.com/Oneflow-Inc/libai

对于目前市面上的模型库来说，选择实在是太多了，换了一批又一批，眼睛都挑花了，为什么要用LiBai？（如果你觉得LiBai万一某天能用到，或者这篇文章读下来感觉比较开心，可以去GitHub上点赞，如果能三连就更好了。众所周知，GitHub点赞其实是个收藏夹功能）。

按照现在的趋势来说，模型越来越大了，大到一张GPU甚至装不下完整的模型，必须得上分布式并行技术，但是分布式代码在很多框架下都是高度定制化的，对于新手来说根本读不懂，也不知道应该怎么使用，导致大家上手非常的困难，让自己珍贵的发际线显得更加珍贵。

针对大模型上述存在的痛点，导致我们必须上分布式（数据并行、模型并行、流水并行）才能跑起来一个大模型。

那么，LiBai有哪些特点呢？你坐好，我要发功了。

需要详细分章介绍的优势（看上去还不错，用户也可以听得懂，也知道要干什么）：

• 简单易用的分布式代码，单机代码和分布式代码基本一致

• 可以无缝使用PyTorch、HuggingFace的model权重，并且还可以在LiBai下进行多机多卡的分布式推理

• 开箱即用，所有的分布式并行配置(Grad Acc，AMP，Checkpointing，ZeRO，Auto Parallel）技术都只需要在config里面一键设置就可以生效，不需要在算法代码model.py中额外添加

• 支持模型一键转换 ONNX

我搁这儿就要介绍完的优势（看上去大家也有，很虚的帽子话)，为了不让大家觉得过于虚，在介绍的同时也会插入相关的例子。 

1. 具有高度灵活性和高效率，同时支持动态图eager模式和静态图graph模式，支持一键切换，在方便debug和高效性之间反复横跳。

2. 对于分布式并行的支持比较全面，大家可以在里面尽情地组合各种分布式并行的组件。

3. LiBai下面有内置的layers直接使用，避免重复造轮子，比如用LiBai下面的Linear层就