问题一：EPL支持哪些并行化策略？
EPL支持哪些并行化策略？
参考回答：
EPL支持多种并行化策略，包括数据并行、流水并行、算子拆分并行以及这些策略的组合嵌套使用，从而满足不同模型结构的分布式训练需求。
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问题二：EPL如何降低分布式训练的使用门槛？
EPL如何降低分布式训练的使用门槛？
参考回答：
EPL通过提供简洁易用的接口，用户只需在已有的单机单卡模型上做简单的标记（如添加几行annotation），即可实现不同的分布式策略，而无需改动模型代码本身。这种设计大大降低了分布式训练框架的使用门槛。
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问题三：EPL的哪些特性使得它能够支持高效的分布式训练？
EPL的哪些特性使得它能够支持高效的分布式训练？
参考回答：
EPL通过提供多维度的显存优化、计算优化，同时结合模型结构和网络拓扑进行调度和通信优化，从而实现了高效的分布式训练。此外，它还支持自动并行策略探索，能够自动探索拆分策略和模型切分策略，进一步提升了训练效率。
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问题四：如何获取EPL的开源代码？
如何获取EPL的开源代码？
参考回答：
EPL的开源地址见文末（注：具体地址需根据原文提供或访问阿里云机器学习PAI平台相关页面获取）。
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问题五：EPL框架主要分为哪几个模块，各自的作用是什么？
EPL框架主要分为哪几个模块，各自的作用是什么？
参考回答：
EPL框架主要分为接口层、中间表达层、并行化引擎层和Runtime执行引擎四个模块。接口层提供基于TensorFlow的模型编程接口和易用的并行化策略表达接口；中间表达层将用户模型和并行策略转化为内部表达；并行化引擎层进行策略探索、显存/计算/通信优化，并自动生成分布式计算图；Runtime执行引擎则将分布式执行图转换为TFGraph，并调用TF的Runtime执行。
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