PaddleFleetX旨在打造一套简单易用、性能领先、且功能强大的端到端大模型工具库，覆盖大模型环境部署、数据处理、预训练、微调、模型压缩、推理部署全流程，并支持语言、视觉、多模态等多个领域的前沿大模型算法。
更新 (2022-09-21): PaddleFleetX 发布 v0.1 版本.
首先，您需要准备 PaddleFleetX 所需的运行环境。我们强烈推荐您使用 Docker 的方式来安装环境 ，具体安装方式请参考Docker环境部署。其他安装方式如裸机安装，请参考裸机部署。
环境安装完成后，您可以使用以下命令将 PaddleFleetX 下载到本地，然后根据实际需要、参考教程运行相应的模型代码。
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleFleetX.git| 模型 | 参数量 | 预训练文件 |
|---|---|---|
| GPT | 345M | GPT_345M |
相对于业界主流套件Megatron-LM，PaddleFleetX可以达到更高的训练吞吐。下表列出了在同等模型规模下，在一台拥有八张A100-SXM4-40GB GPU的服务器上（CUDA Version为11.6），PaddleFleetX与Megatron-LM*的性能对比。
*Megatron-LM commit id: 0bb597b42c53355a567aba2a1357cc34b9d99ddd (Commit on Jul 21, 2022)
PaddleFleetX 基于 Apache 2.0 license 许可发布。
@misc{paddlefleetx,
title={PaddleFleetX: An Easy-to-use and High-Performance One-stop Tool for Deep Learning},
author={PaddleFleetX Contributors},
howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleFleetX}},
year={2022}
}