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OPUS-MT-train

用于训练多语言神经机器翻译模型的开源工具集

OPUS-MT-train是一个开源的神经机器翻译模型训练工具集。它基于MarianNMT和OPUS数据集,提供了模型训练、评估和发布的完整脚本。该项目包含丰富的预训练模型,支持多语言翻译,并附有详细文档和教程。OPUS-MT-train适用于CSC HPC集群环境,包含了安装、设置和使用的详细说明。它还提供了低资源语言模型训练和Tatoeba翻译挑战等教程,致力于推动神经机器翻译技术的普及,为研究人员和开发者提供了实用的工具,有助于推进神经机器翻译技术的研究和应用。

BMTrain - 分布式大规模深度学习模型训练优化工具
BMTrainGithubZeRO优化分布式训练大模型训练开源项目性能优化
BMTrain是一款为大规模深度学习模型设计的分布式训练工具。它能够支持训练包含数十亿参数的模型,并保持代码简洁性。该工具集成了ZeRO优化和通信优化等技术,可提高训练效率和显存利用率。BMTrain与PyTorch兼容,仅需少量代码调整即可实现分布式训练。在13B参数的GPT-2模型训练中,BMTrain展现出优越性能。
FedML - 跨平台生成式AI和大型语言模型的训练与部署方案
GithubTensorOperaTensorOpera AI分布式训练开源项目生成式AI联邦学习
TensorOpera AI简化了生成式AI和大型语言模型的训练与部署。通过集成的MLOps、调度器和高性能机器学习库,开发者可以在去中心化GPU、多云、边缘服务器和智能手机上经济高效地运行复杂的AI任务。TensorOpera Launch自动配对最经济的GPU资源,消除环境设置和管理难题,支持大规模训练和无服务器部署。TensorOpera Studio和Job Store帮助开发者微调和部署模型,实现高效的跨平台AI工作流。
CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库,提供多种性能优化方案
CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型
CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库,通过权重量化、层融合、批次重排序等技术,显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型,包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型,兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。
openai-translator - 多平台多功能翻译工具
API集成GithubOpenAI Translator多平台多语言支持开源项目翻译工具
OpenAI Translator不仅是一个浏览器扩展,它还是可在Windows、macOS及Linux上运行的桌面应用,支持翻译、文本润色和摘要工作。集成高效的文本处理技术,该工具支持55种语言互译,提供TTS和屏幕翻译服务,满足多样化的使用场景。
Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术
GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成
Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术,支持复杂的多语言语音合成实验,提供完善的编码器共享机制,并包含丰富的语言数据及互动示范,旨在推动学术研究及应用开发。
fairseq - 序列建模工具包,支持机器翻译与文本生成
FairseqGithubPyTorch序列建模开源项目文本生成机器翻译
Fairseq 是一个序列建模工具包,适用于机器翻译和文本生成。支持多GPU训练,提供灵活配置和扩展能力,以及多种预训练模型和参考实现。内置束搜索和抽样等算法,支持混合精度训练和参数CPU卸载,为研究人员和开发人员提供高效解决方案。
TTS - 高性能文本到语音生成库,支持多语言
GithubMozillaTTSText-to-Speech多语言支持开源项目预训练模型
TTS库基于最新研究成果,提供高效的文本到语音生成技术,实现了训练便捷、速度快、质量高的最佳平衡。该库包括预训练模型和数据集质量评估工具,已被广泛应用于20多种语言的产品和研究项目。支持多说话人TTS、快速模型训练、多GPU训练,并兼容PyTorch、TensorFlow和TFLite等多种平台。
gpt-llm-trainer - AI模型训练自动化工具 从任务描述到高性能模型
AI训练GPT-3.5GithubLLaMA 2开源项目数据集生成模型微调
gpt-llm-trainer是一个AI模型训练自动化工具,简化了从任务描述到高性能模型的开发流程。该工具利用Claude 3或GPT-4生成数据集,为LLaMA 2或GPT-3.5模型创建系统提示并进行微调。gpt-llm-trainer通过自动化处理复杂的技术细节,使AI模型开发变得更加简单高效,适合快速开发特定任务AI模型的需求。
transmart - Transmart:支持大文件处理及多平台的AI自动翻译工具
ChatGPTGithubNodeJSTransmarti18n开源项目翻译工具
Transmart是一款开源的开发工具,利用ChatGPT自动化i18n翻译,支持大文件处理和多种语言。适用于i18next和Chrome.i18n,支持自定义OpenAI模型和API端点。通过设置baseLocale和locales参数生成i18n语言文件,基于NodeJS,安装与使用简便,适合各种国际化项目。
LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架
GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理
LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库,集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案,其设计注重实用性,在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集,提供丰富的评估方法,并具备高效的推理和量化能力,为LLM的研究和开发提供了强大支持。
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