Fairscale是一个轻量级的开源库,专为分布式训练和大规模AI模型的优化设计。它旨在减少计算资源需求,提高训练效率,特别适用于大规模神经网络的训练。Fairscale通过多种分布式并行化技术、低内存占用优化、兼容PyTorch等特点,帮助开发者在普通设备上高效训练亿级参数的模型。