<prompt> Ninataka kutekeleza mafunzo yaliyosambazwa ya Colossal Ai katika hati yangu ya mafunzo, ni hatua gani zinazohitajika kubadilisha hati yangu ya mafunzo ya pytorch kuwa kutumia maktaba ya mafunzo ya Colossal Ai iliyosambazwa?  <response>: Colossal AI ni maktaba ya kujifunza kwa kina iliyosambazwa kwa utendaji wa juu, iliyojengwa juu ya PyTorch. Ili kubadilisha hati yako ya mafunzo ya PyTorch ili kutumia Colossal AI kwa mafunzo yaliyosambazwa, fuata hatua hizi:Sakinisha Colossal AI:1. Kwanza, sakinisha maktaba kwa kutekeleza amri ifuatayo:bomba kufunga colossalai2. Leta maktaba zinazohitajika:Katika hati yako ya mafunzo, ingiza maktaba zinazohitajika za Colossal AI, kama vile: chatukuagiza tochikuagiza colossalaikutoka kwa colossalai.core import global_context kama gpckutoka kwa colossalai.initializer leta init_config, init_distkutoka kwa colossalai.utils ingiza get_world_size3. Anzisha usanidi:Pakia faili ya usanidi na uanzishe mazingira yaliyosambazwa kwa kutumia init_config na init_dist. Hakikisha una faili halali ya usanidi kawaida katika umbizo la YAML chatuconfig pathtoyourconfig.yamlinit_configconfiginit_dist4. Rekebisha DataLoader yako:Badilisha DataLoader yako ya awali ya PyTorch na DataLoader ya Colossal AI, ambayo inasaidia upakiaji wa data sambamba. chatukutoka kwa colossalai import DataLoader...train_loader DataLoaderdataseti_ya_data, batch_sizebatch_size, changanyaKweli5. Badilisha kielelezo chako kuwa kielelezo sambamba:Rekebisha muundo wako kwa kuifunga kwa injini sambamba ya Colossal AI. Kwa mfano, ikiwa unatumia ulinganifu wa 2D na kukatwa kwa bomba na tensor, unaweza kutumia PipelineModule na safu za ParallelLinear: chatukutoka kwa colossalai.nn agizaModuli ya Pipeline, ParallelLinear...darasa la MyModelPipelineModule: def __init__binafsi: super.__init__ self.linear1 ParallelLinearkatika_features,fiche_features ... ...model MyModel6. Badilisha kiboreshaji:Tumia kiboreshaji cha Colossal AI kilichosambazwa ili kuchukua nafasi ya kiboreshaji asili cha PyTorch. chatukutoka colossalai.optim kuagiza Adam...optimizer Adammodeli.parameters, lrlearning_rate7. Sasisha kitanzi cha mafunzo:Katika kitanzi cha mafunzo, tumia vitendaji vya nyuma na vya hatua vya Colossal AI kwa hesabu ya upinde rangi na uboreshaji. chatukutoka colossalai.engine kuagiza nyuma, hatua...kwa enzi katika anuwai num_epochs: kwa kundi katika train_loader: ... hasara kigezo pato, lengo nyuma hasara hatua optimizer ...8. Maliza mazingira yaliyosambazwa:Baada ya mafunzo kukamilika, kamilisha mazingira yaliyosambazwa. chatugpc.haribuHuu ni muhtasari wa kimsingi wa kubadilisha hati yako ya mafunzo ya PyTorch kuwa kutumia maktaba ya mafunzo ya Colossal AI iliyosambazwa. Utekelezaji halisi unaweza kutofautiana kulingana na maelezo mahususi ya hati yako ya mafunzo na mikakati ya usambamba unayochagua. Hakikisha ukirejelea hati na mifano ya Colossal AI kwa mwongozo wa kina zaidi. Maagizo: Umefanya vizuri. Je, unaweza kunipa hati kamili ya anayeanza? 