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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
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS，一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络，且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型，其合成语音质量经实验证明优异。同时，项目支持自定义学习模型及策略，包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等，是语音合成研究的理想选择。
equinox - 强大且易用的JAX兼容神经网络库
EquinoxGithubJAXPyTree开源项目神经网络转换API
Equinox是一款专为JAX设计的神经网络库，拥有类似PyTorch的语法。该库支持过滤API和PyTree操作，并兼容JAX及其生态系统中的所有工具。对于新手用户，推荐使用MNIST卷积神经网络示例，简化模型构建过程。Equinox还提供运行时错误处理等高级功能。
awesome-transformer-nlp - 精选Transformer和迁移学习在自然语言处理的资源
BERTChatGPTGPTGithubNLPTransformer开源项目
该资源库汇集了关于自然语言处理 (NLP) 的顶级深度学习资料，重点包括生成预训练Transformer（GPT）、双向编码器表示（BERT）、注意力机制、Transformer架构、ChatGPT及其在NLP中的迁移学习应用。包含大量研究论文、文章、教程及工具，为研究人员和开发人员提供最新的Transformer技术与应用。此系列资源帮助了解和掌握最新的NLP模型及实现方法，提高自然语言处理任务的性能与效率。
neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库
GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化
Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库，支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术，适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化，并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。
tensor2tensor - 一个旨在使深度学习更加深入的深度学习模型和数据集的库
GithubTensor2Tensor开源项目数据集模型训练深度学习翻译任务
Google Brain团队和社区合作开发的tensor2tensor库，通过提供多模态的深度学习模型和数据集，简化了机器学习的应用，尤其在文本、图像与语音处理上表现出色。项目不再开发新功能，但持续维护并推荐用户迁移到其后继库Trax，以获得更好的支持和更新。
xlnet-large-cased - 基于排列语言建模的先进NLP工具
GithubHuggingfaceTransformer-XLXLNet开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLNet大型模型是一种基于英语数据预训练的先进自然语言处理工具。该模型采用新颖的广义排列语言建模方法，结合Transformer-XL架构，在处理长文本上下文时展现出卓越性能。XLNet在问答、自然语言推理、情感分析及文档排序等多项任务中均取得了领先成果。这一模型主要用于下游任务的微调，尤其适合需要分析完整句子的序列分类、标记分类或问答等应用场景。
xlnet-base-cased - 创新的广义排列语言建模与自回归预训练技术
GithubHuggingfaceTransformerXLNet开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLNet是一种创新的无监督语言表示学习方法，采用广义排列语言建模目标和Transformer-XL架构。这使得它在处理长上下文语言任务时表现卓越，并在多个下游任务中取得了领先成果。作为一个预训练模型，XLNet主要用于微调特定任务，尤其适合需要理解完整句子的应用场景，如序列分类、标记分类和问答系统等。
transformer-models - MATLAB深度学习变换器模型实现库
BERTGithubMATLABTransformer开源项目深度学习自然语言处理
该项目提供MATLAB环境下的多种深度学习变换器模型实现，包括BERT、FinBERT和GPT-2。支持文本分类、情感分析、掩码标记预测和文本摘要等自然语言处理任务。项目特点包括预训练模型加载、模型微调、详细示例和灵活API，可用于研究和实际应用。
gymnax - JAX驱动的高效强化学习环境集合
GithubJAXgymnax加速计算开源项目强化学习环境仿真
gymnax是基于JAX构建的强化学习环境库，充分利用JAX的即时编译和向量化功能，显著提升了传统gym API的性能。该库涵盖经典控制、bsuite和MinAtar等多种环境，支持精确控制环境参数。通过在加速器上并行处理环境和策略，gymnax实现了高效的强化学习实验，尤其适合大规模并行和元强化学习研究。
ktransformers - 体验前沿LLM推理优化的灵活框架
GPU加速GithubKTransformersLLM推理优化大型语言模型开源项目深度学习框架
KTransformers是一个灵活的Python框架，通过高级内核优化和并行策略增强Transformers性能。框架支持单行代码注入优化模块，提供Transformers兼容接口、OpenAI和Ollama标准RESTful API及简化的ChatGPT风格Web UI。专注本地部署和异构计算优化，KTransformers集成Llamafile和Marlin内核，为LLM推理优化实验提供灵活平台。
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