新增local_map API的中文文档

docs/api/paddle/distributed/Overview_cn.rst

@@ -176,7 +176,7 @@ RPC API
     " :ref:`get_mesh <cn_api_paddle_distributed_get_mesh>` ", "获取全局 ProcessMesh"
     " :ref:`save_state_dict <cn_api_paddle_distributed_save_state_dict>` ", "保存分布式训练的 state_dict 到指定路径"
     " :ref:`load_state_dict <cn_api_paddle_distributed_load_state_dict>` ", "将指定路径的 checkpoint 加载到指定 state_dict 中"
-
+    " :ref:`local_map <cn_api_paddle_distributed_local_map>` ", "支持分布式张量（DTensor）传递给为普通张量（Tensor）编写的函数处理，并保证处理逻辑正确"
 
 此外，自动并行提供更高层次的 API 来帮助用户通过非入侵组网的方式实现自动并行的分布式训练。
 

docs/api/paddle/distributed/local_map_cn.rst

@@ -0,0 +1,28 @@
+.. _cn_api_paddle_distributed_local_map:
+
+local_map
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.distributed.local_map(func, out_placements, in_placements=None, process_mesh=None, reshard_inputs=False)
+
+local_map 是一个函数装饰器，允许用户将分布式张量（DTensor）传递给为普通张量（Tensor）编写的函数。它通过提取分布式张量的本地分量，调用目标函数，并根据 out_placements 将输出包装为分布式张量来实现这一功能，通过自动处理张量转换，使得用户可以像编写单卡代码一样实现这些局部操作。
+
+
+参数
+:::::::::
+
+    - **func** (Callable) - 要应用于分布式张量本地分片的函数。
+    - **out_placements** (list[list[dist.Placement]]) - 指定输出张量的分布策略。外层列表长度必须与函数输出数量匹配，每个内层列表描述对应输出张量的分布方式。对于非张量输出必须设为 None。
+    - **in_placements** (list[list[dist.Placement]]，可选) - 指定输入张量的要求分布。如果指定，每个内层列表描述对应输入张量的分布要求。外层列表长度必须与输入张量数量匹配。对于不具有分布式属性的输入应设为 None，默认为 None，表示输入张量不需要分布或从输入张量推断分布。
+    - **process_mesh** (Optional[ProcessMesh]，可选) - 计算设备网格。所有分布式张量必须位于同一个 process_mesh 上。如未指定，默认为 None，表示从输入张量推断 process_mesh。
+    - **reshard_inputs** (bool，可选) - 提示当输入分布式张量的分布方式与要求的 in_placements 不匹配时，是否自动 reshard。默认 False，表示不自动 reshard。
+
+返回
+:::::::::
+
+    返回一个可调用对象（Callable），该对象将 func 应用于输入分布式张量的每个本地分片，并根据返回值构造新的分布式张量。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.distributed.local_map