tgoop.com/data_analysis_ml/3651
Last Update:
🧠 PyTorch Distributed Checkpointing теперь поддерживает HuggingFace safetensors
📦 Что произошло:
Платформа DCP (Distributed Checkpointing) в PyTorch теперь встраивает нативную поддержку формата safetensors от HuggingFace. Это важный шаг к полной совместимости с экосистемой HF, которая активно используется в инференсе и дообучении.
🔍 В чём была проблема:
• DCP раньше использовал свой собственный формат чекпоинтов
• Чтобы работать с HuggingFace, приходилось писать конвертеры
• Чекпоинты приходилось загружать локально, что усложняло пайплайны
🚀 Что изменилось:
• Теперь можно сохранять и загружать модели напрямую в safetensors
• Поддерживается любой `fsspec`-совместимый storage (S3, GCS, локалка и т.д.)
• Интеграция уже улучшила UX в torchtune, став первым пользователем новой фичи
🛠 Как использовать:
• Просто передай новый load planner и storage reader в load()
• И аналогично — save planner + writer для save()
• Всё остальное работает как раньше
📈 Что это даёт:
• Меньше костылей и меньше кода
• Единый формат чекпоинтов для HF и PyTorch
• Более гибкие и производительные пайплайны
#PyTorch #HuggingFace #safetensors #ML #checkpointing #opensource
https://pytorch.org/blog/huggingface-safetensors-support-in-pytorch-distributed-checkpointing
@data_analysis_ml
BY Анализ данных (Data analysis)
Share with your friend now:
tgoop.com/data_analysis_ml/3651