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micrograd

轻量级自动梯度引擎实现神经网络核心训练

micrograd是一个轻量级自动梯度引擎,实现反向传播算法,为神经网络训练提供核心功能。项目基于karpathy/micrograd,并针对LLM101n模块进行了优化。包含自动梯度引擎、简单神经网络和训练循环,致力于提供直观的神经网络训练可视化。后续将开发交互式Web演示,支持实时数据点调整和网络响应观察。

tinygrad - 简化深度学习和加速器开发的轻量级框架
Githublazinesstinygrad加速器支持开源项目深度学习框架神经网络
tinygrad是一个轻量级深度学习框架,定位于PyTorch和micrograd之间。其极简设计使其成为最易添加新加速器的框架之一,支持推理和训练功能。该框架能够运行LLaMA和Stable Diffusion等复杂模型,并具有延迟计算等特性。tinygrad支持GPU、CUDA、METAL等多种加速器,且易于扩展。目前处于alpha阶段,但发展迅速,有望在未来推出专用芯片。
textgrad - 基于文本反馈的自动'微分'优化框架
GithubTextGrad优化开源项目文本反馈梯度下降自动微分
TextGrad是一个基于大语言模型文本反馈实现自动'微分'的框架。它提供简洁API用于定义损失函数和基于文本反馈的优化。该框架与PyTorch接口相似,可优化文本、代码等非结构化变量,为自然语言处理和人工智能开发提供新思路。
autograd - 支持Python和NumPy的高效自动微分库
AutogradGithubNumPyPython开源项目梯度优化自动微分
Autograd是一个自动微分库,可对原生Python和NumPy代码进行微分。它支持反向模式和前向模式微分,能高效计算标量函数对数组参数的梯度。Autograd兼容Python的多数特性,如循环、条件语句、递归和闭包,并支持高阶导数。这个库主要应用于基于梯度的优化,在机器学习、神经网络和科学计算等领域有广泛应用。
super-gradients - 开源工具库简化SOTA计算机视觉模型的训练与部署
GithubSuperGradients开源项目模型训练深度学习计算机视觉预训练模型
Super-Gradients是一个专注于计算机视觉的开源深度学习库。它提供预训练SOTA模型和易用训练工具,支持分类、分割、检测等任务。该项目集成多种训练技巧,兼容主流部署框架,可快速将模型应用于生产。Super-Gradients适用于学术研究和工业应用,是一个高效的计算机视觉开发工具。
nevergrad - 无梯度优化库 支持多种参数类型
GithubNevergradPython库优化平台参数化开源项目无梯度优化
Nevergrad是一个Python 3.8+开源无梯度优化库,支持连续、离散变量及混合参数空间的优化。它提供简洁的API,用于函数最小化和超参数调优等任务。库中包含多种优化算法,如NGOpt,可处理高维和非凸优化问题。Nevergrad适用于机器学习、科学计算和工程领域的优化任务。
wavegrad - 由Google Brain设计的高效神经声码器
GithubWaveGrad多GPU训练开源项目神经声码器预训练模型高质量合成
WaveGrad是由Google Brain团队设计的神经声码器,专业于将对数缩放的Mel频谱图转换为波形。此项目提供稳定训练、合成、混合精度训练以及多GPU支持,且支持命令行和API推理接口,配备预训练模型。易于安装,支持通过pip和GitHub进行安装。其多GPU训练和混合精度训练提升了处理效率,适合需进行高效音频处理的开发者。
TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架
GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练
TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架,提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换,为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备,实现AI能力部署。
CAGrad - 高效优化多任务学习的梯度冲突
CAGradGithubNeurIPS多任务学习开源项目强化学习梯度下降
CAGrad是一种多任务学习算法,专注于解决梯度冲突问题。该方法通过冲突避免策略平衡各任务目标,在图像预测和强化学习领域表现出色。CAGrad实现简洁,适用于复杂的多任务场景,为相关研究提供新思路。该项目已被NeurIPS 2021接收,并提供了完整的源代码和实验指南。
WaveGrad - 高效实现高保真语音生成的WaveGrad技术
GithubWaveGrad声码器并行训练开源项目混合精度高保真生成
WaveGrad是Google Brain开发的依托去噪扩散概率模型(DDPM)技术的高保真语音合成工具。这一项目特别适用于高迭代推理,并且能在不同硬件上包括单GPU环境进行稳定高效的训练。其主要特点包括高保真声音生成、多迭代支持及分布式训练功能。预训练模型及灵活架构配置加强了其实用性和适应性。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
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