开源深度学习框架EasyTransfer发布：面向大规模模型训练的迁移学习系统_大型模型迁移学习

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

深度学习近年来在很多领域都取得了巨大的成功，其中包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等多个领域。但是，在这些应用场景中，通常只需要训练小而精的网络模型就足够了，在实际生产环境中往往需要将预训练好的模型参数进行微调，通过迁移学习的方式进行模型优化。例如，在图像分类任务中，有大量的开源预训练模型可以直接拿来使用；而在文本分类任务中，可以使用BERT或ALBERT等预训练模型对自己的文本数据进行fine-tuning，从而提升准确率。

而目前，深度学习领域有很多开源框架，如PyTorch、TensorFlow、MXNet等等，它们都提供了非常丰富的功能模块，让开发者能够快速构建起各种深度学习模型。但是这些框架往往只适用于训练比较简单、数据量较小的模型，对于训练大型模型、海量数据的情况，需要自己设计、实现相应的高效率算法来达到更快、更稳定的效果。同时，这些开源框架又依赖于硬件平台，如CPU或者GPU，它们只能在相应的平台上运行。

因此，为了解决这个问题，Facebook AI Research (FAIR)团队开发了一款名为EasyTransfer的开源框架，它可以帮助开发者轻松地完成模型的迁移学习、微调和推理部署工作，并提供统一的API接口，支持多种平台、多种编程语言。

本文将从以下几个方面详细阐述EasyTransfer的设计理念、技术方案、优点、缺点以及未来发展方向。

2.背景介绍

2.1 深度学习框架特点

传统深度学习框架的特点如下：

1）高度自定义化：具有高度灵活性的网络结构搭建能力；