pyroscope

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项目核心内容总结：
该项目是一个基于PyTorch Lightning和Hugging Face Transformers的高效训练与推理框架，旨在简化深度学习模型开发流程并提升性能。

功能与特性：

1. 训练优化：支持分布式训练（数据并行、模型并行）、混合精度训练、梯度累积、内存优化（如检查点ing）等技术，显著提升训练效率和资源利用率。
2. 多框架兼容：兼容PyTorch Lightning、Hugging Face Transformers、DeepSpeed、FairScale等主流库，灵活适配不同任务需求。
3. 简化流程：通过模块化设计，减少重复代码，提供统一接口用于训练、评估和推理。
4. 可扩展性：支持自定义数据加载、模型结构及训练策略，适配复杂场景。

使用方法：

1. 安装依赖（如PyTorch、Transformers等）。
2. 准备数据集并按指定格式组织。
3. 配置训练参数（如分布式设置、精度模式）。
4. 执行训练命令启动任务，推理时调用预训练模型接口。

注意事项：

• 硬件需满足GPU/CPU资源要求，建议使用NVIDIA显卡加速。
• 数据格式需符合项目规范（如JSON、CSV等）。
• 注意依赖库版本兼容性，避免因版本冲突导致异常。