Colossal-AI一个整合高效并行技术的 AI 大模型训练系统，具有高效并行化技术的集成大规模模型训练系统。最重要的是，它是完全开源的，只需进行少量修改，即可在单个消费级显卡上使用更大的模型训练现有的深度学习项目，让每个人都可以在家中训练大型 AI 模型！特别是，它使大型 AI 模型微调和推理等下游任务和应用程序部署变得更加容易！
特点：
一系列并行组件：Colossal-AI 提供了多种并行组件，帮助用户轻松构建分布式 AI 模型。 简单易用：我们的目标是让分布式 AI 模型的构建如同普通单 GPU 模型一样简单，并提供友好的工具，让用户仅需几行代码即可快速开始分布式训练和推理。 并行化策略：支持数据并行、流水线并行、张量并行（1维、2维、2.5维、3维）、序列并行以及零冗余优化器（ZeRO）等并行策略。 自动并行：自动并行功能可以帮助用户更轻松地实现并行计算，减少手动调整的麻烦。 异构内存管理：支持异构内存管理，提高系统资源利用率。 PatrickStar：Colossal-AI 提供的 PatrickStar 工具，可以简化并行化的操作，提高开发效率。 使用友好：基于参数文件的并行化，使得操作更加简便，降低了用户的使用难度。
总之，Colossal-AI 为用户提供了一套全面、易用的并行化解决方案，旨在简化分布式 AI 模型的构建过程，提高开发效率和系统性能。
