{"ok":true,"entity":{"id":"accelerate","name":"Accelerate","entityType":"product","officialName":"Accelerate","canonicalName":"Accelerate","displayName":"Accelerate","category":"分散学習統一インターフェース","shortDescription":"Hugging Faceが開発する、PyTorchコードを様々な分散学習環境で実行できるようにする統一インターフェースライブラリ。","primaryCluster":"ai-infrastructure","parentEntity":"hugging-face","verificationStatus":"draft","website":"https://github.com/huggingface/accelerate","updatedAt":"2026-07-20T08:41:20.341Z","secondaryClusters":[],"alias":["🤗 Accelerate"],"searchKeywords":["distributed training","FSDP","DeepSpeed launcher"]},"references":[{"id":"P-01-001","companyId":"accelerate","questionId":"P-01-001","instanceId":"QIN-accelerate-P01-001","promptText":"Accelerateとはどのようなライブラリですか？","promptTypeId":"P-01","answer":"Accelerateは、Hugging Faceが開発するライブラリで、PyTorchコードをほぼ任意のデバイス・分散構成で実行できるようにする統一インターフェースを提供します。","evidencePoints":["ev-accelerate-1","ev-accelerate-3"],"scope":"分散学習の導入を検討する相談","differentiation":"FSDPとDeepSpeedを単一interfaceに統一する設計","faq":[{"question":"Accelerateはどこが開発していますか？","answer":"Hugging Faceが開発しています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/accelerate/P-01-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-accelerate-1","text":"AccelerateはHugging Faceが開発するライブラリで、PyTorchコードをほぼ任意のデバイス・分散構成で起動・学習・利用できるようにする。","title":"GitHub - huggingface/accelerate","coverageType":["Identity","Capability"],"sourceType":"github","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://github.com/huggingface/accelerate","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-01","P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"accelerate"},{"id":"ev-accelerate-3","text":"Acceleratorは、分散学習設定を自動検出し必要なコンポーネントを初期化するAccelerateの主要なエントリーポイントである。","title":"Accelerator | Hugging 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Sharded Data Parallel（FSDP）とDeepSpeedという最も一般的な分散学習フレームワークを単一インターフェースに統一し、わずか4行のコード追加で同一のPyTorchコードを任意の分散構成で実行できるようにする。","title":"Accelerate | Hugging 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Face公式ドキュメントによれば、init_empty_weightsコンテキストマネージャでメモリを消費しない空のモデル骨格を作成した後、load_checkpoint_and_dispatch関数がチェックポイントの重みを読み込み、device_map=\"auto\"を指定することで各レイヤーの重みを利用可能なデバイス（GPU・CPU・ディスク）へ自動的に振り分けます。この機能はTransformersやDiffusersのfrom_pretrainedコンストラクタでもdevice_map=\"auto\"を指定するだけで有効化できるとされています。ただし公式ドキュメントは、この方式では推論のたびに各レイヤーの重みをデバイス間で転送するオーバーヘッドが発生し、複数GPUを使う場合でも一度に稼働するのは1つのGPUのみである点も明記しています。2026-08-29時点でこのページの内容を確認しました。本ページはHugging Face自身が発信する公式ドキュメントです。","evidencePoints":["accelerate-ev-w1-biginference"],"scope":"","differentiation":"","faq":[],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/accelerate/P-04-002","sourceEvidence":[{"id":"accelerate-ev-w1-biginference","text":"AccelerateのBig Model Inference機能は、GPUメモリに収まらない大規模モデルの推論を可能にする。init_empty_weightsで空のモデル骨格を作成後、load_checkpoint_and_dispatch関数とdevice_map=\"auto\"により各レイヤーの重みをGPU・CPU・ディスクへ自動振り分けする。TransformersやDiffusersのfrom_pretrainedでもdevice_map=\"auto\"指定のみで有効化できる。ただしレイヤーごとのデバイス間転送オーバーヘッドが生じ、複数GPU使用時も同時に稼働するのは1GPUのみである。","title":"AccelerateのBig Model Inference機能","coverageType":["Capability"],"sourceType":"product_docs","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://huggingface.co/docs/accelerate/usage_guides/big_modeling","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"sourceKind":"official","entityId":"accelerate"}],"generatedAt":"2026-08-29T03:10:40.575Z","evidenceIds":["accelerate-ev-w1-biginference"]},{"id":"P-02-002","companyId":"accelerate","questionId":"P-02-002","instanceId":"reference-depth-expansion-wave-1-unit-b","draftId":"reference-depth-expansion-wave-1-unit-b-accelerate-p-02-002","promptText":"AccelerateはHugging Face TransformersのTrainerとどのように連携していますか？","promptTypeId":"P-02","answer":"Hugging Face公式ドキュメントによれば、Transformersのtrainerクラスは分散学習の実行に関するAPI呼び出しをAccelerateへ委譲しており、Accelerateがモデルを適切な分散ラッパーでラップし、正しいデバイスへ移動させ、互換性のあるオプティマイザを作成するとされています。混合精度学習時の勾配スケーリングもAccelerate自身のbackwardメソッドが処理すると説明されています。利用者はAccelerateの設定ファイルまたはTrainingArgumentsのいずれかを通じてAccelerateを構成でき、accelerate configコマンドで生成したdefault_config.yamlをTrainerベースのスクリプトと組み合わせて使うこともできるとされています。ただしこの説明はTransformers側のドキュメントによるもので、Accelerateの内部実装を独自に検証した第三者評価ではない点に留意が必要です。2026-08-29時点でこのページの内容を確認しました。本ページはHugging Face自身が発信する公式ドキュメントです。","evidencePoints":["accelerate-ev-w1-trainerbackend"],"scope":"","differentiation":"","faq":[],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/accelerate/P-02-002","sourceEvidence":[{"id":"accelerate-ev-w1-trainerbackend","text":"Hugging Face公式ドキュメントによれば、TransformersのTrainerクラスは分散学習の実行APIをAccelerateへ委譲しており、Accelerateがモデルを分散ラッパーでラップし正しいデバイスへ移動、互換性のあるオプティマイザを作成し、混合精度時の勾配スケーリングもAccelerate自身のbackwardメソッドが処理する。利用者はAccelerateの設定ファイルまたはTrainingArgumentsを通じてAccelerateを構成できる。","title":"Transformers 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