training

请将以下文本翻译成中文：

训练

子部分:

• 模型并行性

• 性能

• 容错能力

• 可再现性

• 不稳定性

• 检查点

• 训练超参数和模型初始化

• 张量精度/数据类型

• 使用单一节点模拟多节点设置 – 关于如何仅使用单个节点模拟多节点设置的说明 – 我们在这里使用了 deepspeed 启动器。

• 从零开始重新训练 HF 中心模型，使用微调示例

工具:

• printflock.py – 一个微型库，它使您的 print 调用在多 GPU 环境中不会交错。

• multi-gpu-non-interleaved-print.py – 一个基于 flock 的包装器，用于 print，可以防止当多个进程同时打印时消息被交错——这是在使用 torch.distributed 和多个 GPU 时的典型情况。