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[doc] add model examples for each plugin

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Pengtai Xu
2023-09-19 18:01:23 +08:00
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docs/source/zh-Hans/basics/booster_plugins.md
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@@ -88,9 +88,9 @@ Zero-2 不支持局部梯度累积。如果您坚持使用，虽然可以积累
{{ autodoc:colossalai.booster.plugin.HybridParallelPlugin }}
## 插件选择
- [Torch DDP 插件](#torch-ddp-插件): 适用于参数少于 20 亿的模型。
- [Torch FSDP 插件](#torch-fsdp-插件) / [Low Level Zero 插件](#low-level-zero-插件): 适用于参数少于 100 亿的模型。
- [Gemini 插件](#gemini-插件): 适合参数超过 100 亿的模型，且跨节点带宽高、中小规模集群（千卡以下）的场景。
- [Hybrid Pararllel 插件](#hybrid-parallel-插件): 适合参数超过 600 亿的模型、超长序列、超大词表等特殊模型，且跨节点带宽低、大规模集群（千卡以上）的场景。
- [Torch DDP 插件](#torch-ddp-插件): 适用于参数少于 20 亿的模型（例如 Bert-3m、GPT2-1.5b）。
- [Torch FSDP 插件](#torch-fsdp-插件) / [Low Level Zero 插件](#low-level-zero-插件): 适用于参数少于 100 亿的模型（例如 GPTJ-6b、MegatronLM-8b）。
- [Gemini 插件](#gemini-插件): 适合参数超过 100 亿的模型（例如 TuringNLG-17b），且**跨节点带宽高、中小规模集群（千卡以下）**的场景（例如 Llama2-70b）。
- [Hybrid Pararllel 插件](#hybrid-parallel-插件): 适合参数超过 600 亿的模型、超长序列、超大词表等特殊模型，且**跨节点带宽低、大规模集群（千卡以上）**的场景（例如 GPT3-175b、Bloom-176b）。
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