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AcmeTrace

大规模语言模型工作负载数据集

AcmeTrace是一个来自上海人工智能实验室的大规模语言模型工作负载数据集,涵盖2023年3月至8月期间的数据。该数据集包含880,740个作业记录,其中470,497个为GPU作业,来自两个独立的GPU集群。这些数据为研究人员提供了分析大规模语言模型在数据中心开发特征的宝贵资源,支持相关学术研究。

Trace - 创新AutoDiff工具助力AI系统端到端训练
AI系统GithubPyTorchTrace优化开源项目自动微分
Trace是微软开发的创新AutoDiff工具,旨在实现AI系统的端到端训练。该工具通过捕获和传播执行轨迹,扩展了反向传播算法的应用范围。Trace作为Python库,支持直接编写代码并优化特定部分,类似于PyTorch的使用方式。它可处理多种反馈类型,如数值奖励、损失函数、自然语言文本和编译器错误。Trace为AI系统优化提供了灵活且强大的解决方案,适用于各种复杂的AI训练场景。
traceml - 机器学习数据追踪与可视化工具,支持多种深度学习框架
GithubPolyaxonTraceML开源项目数据追踪机器学习深度学习
TraceML 是一款强大的工具,用于机器学习和数据的追踪、可视化、解释和漂移检测。它与 Keras、PyTorch、TensorFlow、Fastai、Pytorch Lightning 和 HuggingFace 等多种深度学习和机器学习框架集成,方便用户记录和跟踪实验数据。TraceML 支持离线模式、多种数据可视化接口,并能生成详细的数据框架总结。
AzurePublicDataset - Azure云平台多样化工作负载数据集
AzureGithubMicrosoft函数计算大语言模型开源项目虚拟机
AzurePublicDataset项目提供Azure云平台多种工作负载数据集,涵盖虚拟机、Azure Functions和LLM推理等领域。这些数据集反映了不同时期Azure服务的使用情况,为云计算资源管理和优化研究提供了宝贵素材。项目还包含相关论文链接和使用指南,有助于深入理解和分析云计算平台的运行特征。
HolisticTraceAnalysis - 高效分析分布式训练性能瓶颈的开源工具
GPUGithubHolisticTraceAnalysisPyTorch分布式训练开源项目性能分析
HolisticTraceAnalysis是一款开源性能分析工具,用于识别分布式训练中的性能瓶颈。它分析PyTorch Profiler收集的跟踪数据,提供时间分解、内核分析、通信计算重叠等功能。支持Linux和Mac系统,适用于Python 3.8及以上版本。开发者可通过该工具深入分析和优化分布式训练性能。
langtrace - Langtrace:LLM应用的开源可观测性解决方案
GithubLangtraceOpen TelemetrySDK可观测性开源开源项目
Langtrace是一款开源软件,专注于LLM应用的可观测性。它能捕获、调试和分析LLM API、向量数据库和LLM框架的追踪和指标,并支持Open Telemetry标准。提供详细的SDK文档和自托管选项,兼容多种供应商和框架。Langtrace还提供SaaS托管版本和本地部署选项,全面监控应用性能和安全性。
acme - 强化学习的高效构件库,提供灵活基线
AcmeGithub代理分布式开源项目强化学习研究框架
Acme是一个提供简洁、高效和易读参考实现的强化学习构件库。此库不仅为稳固的基线提供灵活性,还能作为新研究的起点。支持多种规模的代理(单流与分布式),特别适合研究人员使用。项目内含详细的入门指南、代码示例和完整文档,确保用户能够快速上手并理解设计决策。
tracr - 开源编译器实现RASP程序到Transformer权重的转换
GithubRASPTracrtransformer开源项目编译器解释性
tracr是一个开源编译工具,可将RASP程序转换为Transformer权重。它通过追踪程序、推断基向量和中间表示,最终生成Haiku模型。tracr支持类别和数值表示,使用BOS标记实现多种操作,并探索了残差流压缩嵌入。研究人员可以利用tracr编译RASP程序,查看中间激活值,深入分析模型行为,为Transformer可解释性研究提供实验平台。
carbontracker - 深度学习模型训练碳足迹追踪与预测工具
AI训练Githubcarbontracker开源项目深度学习碳足迹能源消耗
carbontracker是一款开源工具,用于监测深度学习模型训练过程中的能耗和碳排放。它能实时追踪GPU和CPU能耗,提供当前和预测的碳足迹数据,并转换为直观的等效值。该工具兼容NVIDIA GPU、Intel CPU以及Slurm和Google Colab等环境,帮助AI研究人员评估和降低模型训练对环境的影响。
dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架
DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估
DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化,DataComp-LM已显著提升了模型性能,创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
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