mesh-transformer-jax

这是一个基于JAX和Haiku实现的模型并行Transformer训练框架，支持在TPU上高效扩展至约40B参数规模。核心采用xmap/pjit算子实现2D网格张量并行，借鉴Megatron-LM的通信模式，并实验性集成ZeRO风格参数分片。项目预置GPT-J-6B模型权重，提供微调与推理支持，专为大规模语言模型在TPU集群上的分布式训练与部署优化。适用于需要高吞吐、低通信开销的大模型训练场景，尤其适合拥有TPU资源的研究团队或机构。