El equipo de PyTorch en Meta, administradores del PyTorch fuente abierta aprendizaje automático marco, ha desvelado Monarcaun marco de programación distribuido destinado a llevar la simplicidad de PyTorch a clústeres completos. Monarca empareja un PitónFront-end basado en, que admite la integración con código y bibliotecas existentes como PyTorch, y un Óxidoback-end basado en, que facilita el rendimiento, la escalabilidad y la solidez, dijo el equipo. .
Anunciado 22 de octubreMonarch es un marco basado en mensajes de actores escalables que permite a los usuarios programar sistemas distribuidos de la misma manera que se programaría una sola máquina, ocultando así la complejidad de la computación distribuida, dijo el equipo de PyTorch. Monarch se encuentra actualmente en una etapa experimental; Las instrucciones de instalación se pueden encontrar en meta-pytorch.org.
Monarch organiza procesos, actores y hosts en una matriz o malla multidimensional escalable que se puede manipular directamente. Los usuarios pueden operar en mallas enteras, o partes de ellas, con API simples, y Monarch maneja la distribución y la vectorización automáticamente. Los desarrolladores pueden escribir código como si nada fallara, según el equipo de PyTorch. Pero cuando algo falla, Monarch falla rápidamente al detener todo el programa. Más adelante, los usuarios pueden agregar un manejo detallado de fallas cuando sea necesario, detectando y recuperándose de las fallas.
