‘fairseq’和‘fairseq2’有什么区别？

Question

fairseq和fairseq2有什么区别？

github页面的引用不是很清楚

Fairseq(-py) 是一个序列建模工具包，允许研究人员 和开发人员训练用于翻译、摘要的自定义模型， 语言建模和其他文本生成任务。

和

fairseq2 是一个序列建模工具包，允许研究人员和 开发人员训练自定义模型以进行翻译、摘要、 语言建模和其他内容生成任务。这也是 fairseq 的继承者。

到目前为止，我意识到存在

API

更改（例如，从检查点加载模型），以及添加新的多模式，例如

Seamless communication

， 但为什么要放弃一个完善的框架并从头开始呢？

Answer 1

引用 Can Balioglu（FAIR 研究工程师）的评论，这是 fairseq 存储库问题 #4493 中的讨论的一部分

我们想让您知道，FAIR 将很快启动 fairseq v2 项目，以实现我们的代码库现代化并解决 fairseq 长期存在的结构和技术问题。我们 Fairseq 的高级目标是：

拥有干净、可维护、经过良好测试的代码库，利用 PyTorch 及其生态系统的最新功能。
保留原fairseq多年来积累的性能优化。
通过定义良好的 API 强制用户代码与库代码分离，以便它既可以用作框架也可以用作库。
为习惯原始 fairseq 的研究人员提供熟悉的界面。
配备新的容错功能和工具，用于大规模训练和推理。

请注意，虽然我们的目标是将它们保持在最低限度，但为了实现我们的一些目标，我们将进行向后不兼容的更改，主要是在我们的训练器和数据加载 API 中。除了这些变化之外，我们还计划提供大量可扩展性 API，以减轻大多数用例中 fork/branch fairseq 的需要。

请注意，fairseq2 的版本可通过

fairseq2 版本页面 获得。某些版本提供了更改日志，表明（可能）发生重大更改，尤其是早期版本。