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设计与训练变压器模型的Jax库

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。

BigDL-2.x - BigDL提供多种库实现数据分析与AI应用的无缝扩展
BigDLGithubIPEX-LLMLLMNanoOrca开源项目
BigDL提供多种库,用于扩展和加速数据分析与AI应用。主要功能包括分布式大数据和AI的Orca,加速TensorFlow和PyTorch的Nano,深度学习的DLlib,时间序列分析的Chronos,推荐系统的Friesian以及安全大数据和AI的PPML。这些功能使AI应用可以从本地计算机无缝扩展到云端,实现高效分布式数据处理和深度学习开发。
jax-triton - JAX与Triton集成实现GPU计算加速
CUDAGPU加速GithubJAXTritonjax-triton开源项目
jax-triton项目实现了JAX和Triton的集成,让开发者能在JAX中使用Triton的GPU计算功能。通过triton_call函数,可在JAX编译函数中应用Triton内核,提高计算密集型任务效率。项目提供文档和示例,适合机器学习和科学计算领域的GPU计算优化需求。
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南
AI StudioGithubTransformer开源项目深度学习零基础实践深度学习飞桨
飞桨官方出品,提供一站式深度学习学习资源,包括基础实践课程、深度学习书籍、百问专题和产业应用案例等。涵盖从基础到进阶的学习资料,适合高校和企业应用。项目内容实时更新,帮助开发者掌握最新深度学习技术,提升专业能力。
learned_optimization - 基于JAX的元学习优化器研究框架
GithubJAXlearned_optimization优化器元学习开源项目机器学习
learned_optimization是一个研究代码库,主要用于学习型优化器的训练、设计、评估和应用。该项目实现了多种优化器和训练算法,包括手工设计的优化器、学习型优化器、元训练任务以及ES、PES和截断反向传播等外部训练方法。项目提供了详细的文档和教程,包括Colab笔记本,方便用户快速入门。learned_optimization适用于元学习和动态系统训练的研究,为相关领域提供了功能丰富的工具。
scenic - 多模态视觉智能研究框架
GithubJAXScenicTransformer开源项目深度学习计算机视觉
Scenic是一个基于JAX的开源视觉智能研究框架,聚焦注意力机制模型。它提供轻量级共享库和完整项目实现,支持分类、分割、检测等任务,可处理图像、视频、音频等多模态数据。Scenic内置多个前沿模型和基线,有助于快速原型设计和大规模实验。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
Transformers-Recipe - 学习与应用Transformer的指南
AttentionGithubNLPTransformer开源项目强化学习计算机视觉
该指南为自然语言处理(NLP)及其他领域的学习者提供了丰富的Transformer学习资源,包括基础介绍、技术解析、实际实现和应用。通过精选的文章、视频和代码示例,帮助用户深入掌握Transformer模型的理论与实践。
synjax - 基于JAX的结构化概率分布神经网络库
GithubJAXSynJax开源项目机器学习概率分布神经网络库
SynJax是一个基于JAX的神经网络库,专注于结构化概率分布处理。它支持多种分布类型,包括线性链CRF、半马尔可夫CRF和成分树CRF等。该库提供计算对数概率、边际概率和最可能结构等标准操作,并兼容JAX的主要转换功能。SynJax采用纯Python编写,结合JAX的C++代码,为结构化概率建模提供了高效灵活的解决方案。
t5-v1_1-xl - Google T5-v1_1-xl:优化的大规模预训练语言模型
GithubHuggingfaceT5开源项目文本到文本转换模型自然语言处理迁移学习预训练模型
t5-v1_1-xl是Google T5语言模型的升级版本,对原始T5进行了多项技术改进。主要优化包括采用GEGLU激活函数、预训练阶段关闭dropout、专注于C4数据集预训练等。该模型调整了架构参数,增大了d_model,减小了num_heads和d_ff。作为基础模型,t5-v1_1-xl需要针对具体任务进行微调。它为自然语言处理领域的迁移学习奠定了坚实基础,可广泛应用于文本摘要、问答系统、文本分类等多种任务。
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