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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。

BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型,提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构,并通过1-bit权重缩放技术,实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers,显著降低了GPU内存占用,从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度,并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南,为研究者和开发者提供有力支持。
nanoLLaVA - 轻量级视觉语言模型实现边缘设备高效部署
GithubHuggingfacenanoLLaVA人工智能多模态开源项目机器学习模型视觉语言模型
nanoLLaVA是一款1B级视觉语言模型,结合Quyen-SE和SigLIP视觉编码器技术。该模型在VQA v2和TextVQA等视觉问答测试中表现优异,同时优化了在边缘设备上的运行效率。nanoLLaVA采用ChatML标准,支持图像描述和视觉问答功能,并提供简洁的API接口,方便开发者集成到不同应用场景。
TransformerEngine - 用于在 NVIDIA GPU 上加速 Transformer 模型的库
FP8GithubHopper GPUNVIDIATransformer Engine开源项目深度学习
Transformer Engine是NVIDIA推出的一个库,专门用于在其GPU上加速Transformer模型。该库支持8位浮点(FP8)精度,使训练和推理性能大幅提升的同时,内存使用降低。TE提供了一系列优化的构建模块和混合精度API,适用于各种流行的深度学习框架,保证精度不受影响。通过与主流大型语言模型库的集成,简化了FP8支持的实现,使Transformer模型的训练和推理更加高效和便捷,适用于多种NVIDIA GPU架构。
curated-transformers - 一个为PyTorch设计的转换器库,提供最新的模型和可复用组件
Curated TransformersGithubPyTorchspaCy集成transformer模型开源项目量化
Curated Transformers是一个为PyTorch设计的转换器库,提供最新的模型和可复用组件。支持最新的转换器模型,如Falcon、Llama和Dolly v2,具备类型注释和极少的依赖性,适合教育和生产环境。支持集成至spaCy 3.7,快速安装及支持高效的CUDA优化。
FLASH-pytorch - FLASH 线性时间内提升Transformer效能的开源实现
FLASHGithubPyTorchTransformer开源项目注意力机制深度学习
FLASH-pytorch是一个开源项目,实现了一种高效的Transformer变体。该项目采用门控注意力单元(GAU)和分组线性注意力,在线性时间内提升模型性能。它提供简洁API,支持自回归和非自回归模式,并整合多种位置编码技术。这一工具使研究人员和开发者能够便捷地探索和应用Transformer的最新优化技术。
vram-40 - 优化Transformer模型的内存和性能实现
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
vram-40项目专注于优化Transformer模型的内存使用和计算性能。通过改进的技术和算法,该项目旨在使大规模语言模型能在有限硬件资源上高效运行。这一实现方案可能有助于提高Transformer模型在各种应用场景中的实用性。
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。
axolotl - 多功能AI模型微调工具
AI模型AxolotlGithub开源项目微调训练配置
Axolotl是一个功能丰富的AI模型微调工具,支持llama、pythia、falcon等多种Huggingface模型。它提供全微调、LoRA、QLoRA等训练方法,支持自定义配置和多种数据集格式。Axolotl集成了xformer、flash attention等技术,可在单GPU或多GPU环境运行,支持Docker部署,并可将结果记录到wandb或mlflow。该工具为AI模型训练提供了灵活高效的解决方案。
10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
happy-transformer - 便捷调优与推理NLP Transformer模型
GithubHappy TransformerNLP开源项目文本分类文本生成词预测
Happy Transformer提供简单的方法来调优和推理NLP Transformer模型,主要功能包括DeepSpeed训练、Apple的MPS训练及推理、WandB训练追踪以及直接推送模型到Hugging Face的Model Hub。支持的任务涵盖文本生成、文本分类、单词预测、问答、文本到文本、下一句预测和标记分类。
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