Lightning Fabric

一句话定位

一个快速轻量级的PyTorch模型扩展框架，无需重构代码即可实现分布式训练。

核心价值

• 只需5行代码即可将现有PyTorch代码转换为Fabric，无需大规模重构
• 提供最先进的分布式训练功能（DDP、FSDP、DeepSpeed、混合精度等）
• 支持扩展到数十亿参数的大型模型训练
• 保持最大灵活性和控制权，不强制使用标准化的训练循环

功能亮点

• 快速实现：无需重构代码，只需修改几行PyTorch脚本
• 最大灵活性：支持自定义训练和推理逻辑，包括迭代式训练、元学习、交叉验证等
• 最大控制权：所有功能都是可选的，按需使用工具箱中的工具
• 分布式训练：支持DDP、FSDP、DeepSpeed等先进分布式策略
• 硬件加速：支持多种加速器和混合精度训练

适用人群

• PyTorch开发者和研究人员
• 需要扩展大型模型训练的AI工程师
• 希望实现分布式训练但不想重构代码的团队
• 需要灵活训练循环的机器学习从业者

使用场景

• 将现有PyTorch项目快速转换为分布式训练
• 训练数十亿参数的大型语言模型
• 实现自定义的训练逻辑和优化算法
• 在多种硬件设备上扩展模型训练
• 进行元学习、交叉验证等复杂训练场景

综合说明

Lightning Fabric是为PyTorch开发者设计的轻量级扩展框架，它通过最小化代码改动提供强大的分布式训练能力。与完整的训练器不同，Fabric保持最大灵活性，让开发者完全控制训练流程，同时享受现代分布式训练技术的优势。