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设计与训练变压器模型的Jax库

NanoDLJaxtransformer模型分布式训练深度学习Github开源项目

这是一个基于Jax的库，旨在简化变压器模型的开发和训练，特别适合资源有限的环境。支持多种模型如Gemma、GPT3、T5和Whisper，涵盖自然语言处理和计算机视觉任务。提供灵活的模块和层，包括Jax/Flax中未提供的RoPE、GQA、MQA和Swin注意力机制，支持多GPU/TPU的数据并行训练，简化数据处理。该库还包含加速的经典机器学习模型，帮助用户以最小的代码重写快速实现模型开发和训练。

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介绍相关项目
awesome-jax - 自动微分与XLA在高性能机器学习中的应用
GithubJAXXLA编译器加速器开源项目机器学习自动微分
该页面收录了JAX相关的优质库、项目和资源，旨在帮助机器学习研究人员在GPU和TPU等加速器上实现高性能计算。资源涵盖神经网络库、强化学习工具和概率编程等多个领域，并提供了详细的库介绍、学术论文和教程。用户可以找到如Flax、Haiku、Objax等知名库，以及新兴的FedJAX、BRAX等库，适用于机器学习和科研项目中使用JAX进行快速原型开发和高效计算。
vision_transformer - 视觉Transformer和MLP-Mixer模型库 高性能图像识别
FlaxGithubJAXMLP-MixerVision Transformer图像识别开源项目
项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。
tf2jax - 实验性TensorFlow到JAX函数转换库
GithubJAXTF2JAXTensorFlow函数转换开源项目机器学习
tf2jax是一个实验性库，用于将TensorFlow函数和计算图转换为JAX函数。它支持SavedModel和TensorFlow Hub格式，使现有TensorFlow模型能够在JAX环境中重用。该库提供透明的转换过程，便于调试和分析。tf2jax支持自定义梯度和随机性处理，并提供灵活的配置选项。尽管存在一些限制，tf2jax为JAX用户提供了一种集成TensorFlow功能的有效方法。
big_vision - 基于Jax/Flax的大规模视觉模型训练框架
GithubJaxbig vision开源项目模型训练深度学习计算机视觉
Big Vision是一个用于训练大规模视觉模型的开源代码库。它基于Jax/Flax构建，支持在Cloud TPU VM和GPU上运行。该项目采用tf.data和TensorFlow Datasets实现高效的数据处理，可无缝扩展至2048个TPU核心的分布式环境。Big Vision涵盖了视觉Transformer、多模态学习、知识蒸馏等多个研究方向，为大规模视觉实验提供了可靠的基础。
gpt-neox - 大规模语言模型训练库，支持多系统和硬件环境
DeepSpeedEleutherAIFlash AttentionGPT-NeoXGithubMegatron Language Model开源项目
GPT-NeoX是EleutherAI开发的库，专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron，并结合了DeepSpeed技术，提供前沿的架构创新和优化，支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室，支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术，以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包，旨在通过简化模型训练和应用，提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型，便于执行各种文本分析和生成任务。
whisper-jax - 速度提升70倍的Whisper JAX音频转录与翻译解决方案
GithubWhisper JAX并行处理开源项目性能模型音频转录
Whisper JAX是基于Hugging Face Transformers实现的音频转录与翻译模型，通过JAX代码优化实现70倍速度提升，兼容CPU、GPU和TPU。模型能在Hugging Face Hub演示，并提供详细的安装、使用和高级配置指南，助力开发者在多种环境下高效部署。
nanoGPT - 简洁高效的中型GPT模型训练框架
GPT训练GithubPyTorchnanoGPT开源项目深度学习语言模型
nanoGPT是一个针对中型GPT模型的训练框架，重写自minGPT项目并注重性能优化。其核心由约300行代码组成，包括训练循环和模型定义，能够轻松复现GPT-2（124M）。该框架支持从零开始训练新模型或微调预训练检查点，并提供了详细的入门指南，涵盖了从Shakespeare作品上的字符级模型训练到在OpenWebText数据集上复现GPT-2结果的完整流程。
colab - 开源自然语言处理库
GithubHuggingfaceTransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理库，提供预训练模型和工具。支持文本分类、问答等多种NLP任务，适用于研究和实际应用。库定期更新，集成新技术，为开发者和研究人员提供丰富资源。
trax - 代码清晰、高速执行的深度学习库
GithubGoogle BrainReformerTransformerTrax开源项目深度学习
Trax是一个由Google Brain团队维护的端到端深度学习库，专注于清晰代码和高速执行。它提供预训练的Transformer模型和丰富的API文档，支持用户创建和训练自定义模型，并与TensorFlow数据集无缝集成。Trax兼容CPUs、GPUs和TPUs，用户可以通过Python脚本、notebooks和命令行界面轻松使用。
相关项目
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