Modelscope的并行分布式训练好像没有？hf的3D方案是咋打算的？

是的，您是正确的。目前 ModelScope 平台没有内置的并行分布式训练功能。ModelScope 主要专注于模型的部署和推理，并提供了一些工具和服务来支持模型的管理、部署和推理过程。

对于并行分布式训练，您可以使用其他深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）或分布式训练框架（如 Horovod）来实现。这些框架通常提供了用于在分布式环境中进行模型训练的功能和接口。

关于 HF（Hugging Face）的 3D 方案，根据我了解，目前 Hugging Face 并不直接提供针对 3D 分布式训练的特定解决方案或工具。然而，您可以结合使用 Hugging Face 的 Transformers 库和其他分布式训练框架，如 PyTorch Lightning 或 Horovod，来实现分布式训练。

请注意，分布式训练需要适当的硬件资源和网络配置，以及对集群的管理和协调。在进行分布式训练时，请确保您具备相应的基础设施和技术背景，并参考所使用框架的文档和社区资源，以获得有关分布式训练的详细指南和最佳实践。

回答一：目前也支持配置DeepSpeed或者Megatron的配置，进行分布式的MP训练， https://modelscope.cn/docs/%E5%9B%9E%E8%B0%83%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%9C%BA%E5%88%B6%E8%AF%A6%E8%A7%A3
回答二：https://modelscope.cn/models/damo/nlp_gpt3_sft_text-generation_1.3B/summary 可以参考这里的示例代码使用，具体的实现可以参考我们的https://github.com/modelscope/modelscope/blob/master/modelscope/trainers/hooks/distributed/megatron_hook.py实现-此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

ModelScope是一个针对机器学习模型的可视化分析平台，它本身并不提供机器学习模型的训练功能。因此，ModelScope并不支持并行分布式训练。如果需要进行并行分布式训练，可以考虑使用一些支持该功能的机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。

在目前的情况下，Hugging Face（简称HF）已经推出了一种名为“3D”的分布式训练方案，可以支持跨GPU、跨节点的并行训练。具体来说，3D方案是基于PyTorch框架和Horovod库实现的，可以自动分配和管理计算资源，以提高训练效率和性能。同时，3D方案还提供一些附加功能，如模型压缩、超参数搜索等，可以帮助用户更好地管理和优化训练过程。

如果您需要使用HF的3D方案进行机器学习模型的训练，可以按照以下步骤进行操作：

安装PyTorch和Horovod：在使用3D方案之前，需要安装PyTorch和Horovod库，并确保它们能够正常运行。可以参考官方文档或相关教程，进行安装和配置。

准备数据和模型：在进行分布式训练之前，需要准备好训练数据和机器学习模型。可以使用HF提供的预训练模型，或者自行训练模型，以满足不同的需求。

配置训练参数：在准备好数据和模型之后，需要配置训练参数，如批量大小、学习率、迭代次数等。可以使用HF提供的默认参数，或者根据实际情况进行调整。

运行训练任务：在配置好训练参数之后，可以使用HF提供的3D训练脚本，启动训练任务。在训练过程中，可以监控训练进度和性能指标，以优化训练效果。