国内用于大模型训练的框架
国内常用于大模型训练的框架如下：
1. PaddlePaddle：由百度开发的深度学习框架，可用于大规模深度学习模型的训练和部署。具有高效的分布式训练能力和可扩展性。并行计算框架
2. TensorFlow：由Google开发的深度学习框架，底层支持高性能计算库CUDA和分布式计算框架MPI。对于大模型训练有良好的支持。
3. PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供动态计算图机制，便于进行实验和迭代。可通过并行计算和分布式训练实现大模型训练。
4. MindSpore：由华为开发的深度学习框架，支持动态计算图和静态计算图两种编程模式，具有高性能和高效的自动并行能力。
5. MxNet：由亚马逊开发的深度学习框架，支持异构计算和分布式训练，可实现大规模模型的训练和实验。
这些框架在国内得到广泛应用，并且都提供了丰富的工具和文档来帮助开发者进行大模型训练。具体选择哪个框架取决于个人需求和实际情况。

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