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AcmeTrace

大规模语言模型工作负载数据集

Acme TraceAI实验室工作负载数据集资源利用Github开源项目

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。

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介绍相关项目
awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总 数据处理到评估应有尽有
GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估
该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。
AceGPT - 优化阿拉伯语大型语言模型的文化适应性
AceGPTGithub大型语言模型开源项目性能评估文化对齐阿拉伯语言模型
AceGPT是一个针对阿拉伯语优化的开源大型语言模型。该项目不仅关注语言处理，还注重文化适应性和本地价值观融合。通过创新的训练方法，AceGPT在多项阿拉伯语基准测试中展现出优异性能。项目开放了训练代码、模型和评估数据，为阿拉伯语自然语言处理研究提供了宝贵资源。
UltraChat - 大规模、多样化的多轮对话数据和模型
GithubUltraChatUltraFeedbackUltraLM开源项目数据集模型
UltraChat项目专注于构建开源、大规模、多轮对话数据，目标是打造具有广泛会话能力的强大语言模型。最新发布的模型和数据集包括UltraLM-13B-v2.0、UltraRM和UltraCM，在AlpacaEval基准测试上表现优异。UltraChat数据集分为三大部分：世界问题、写作与创作、现有材料辅助，对话涵盖了技术、艺术和创业等领域。项目数据仅供研究和教育用途，基于MIT许可证发布。
LLM-Training-Puzzles - 大型语言模型训练中的内存效率与计算管道优化
AIGPUGithubLLM Training Puzzles内存效率开源项目计算流水线
本项目包含8个在多GPU环境下训练大型语言模型的挑战性谜题，旨在通过实践掌握内存效率和计算管道优化的关键训练原理。尽管大多数人没有机会在成千上万台计算机上进行训练，这些技能对现代AI的发展至关重要。推荐使用Colab运行这些谜题，提供便捷的上手体验。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。
large_language_model_training_playbook - 大规模语言模型训练指南与实用技巧
GithubLLM Training Playbook大语言模型开源项目张量精度模型并行策略模型架构
此页面提供了大规模语言模型训练的实用指南和资源，涉及模型架构选择、并行策略、模型规模、张量精度、训练超参数设定、最大化吞吐量、稳定性问题、数据处理以及软件和硬件故障调试等主题。这些开放的技巧和工具可以帮助更高效地训练大规模语言模型，并提升其性能和稳定性。
awesome-LLMs-In-China - 中国AI大模型全面收录及发展动态
ChatGLMGithubLLaMA人工智能大模型开源开源项目
这个项目系统收录了中国AI大模型的详细信息，涵盖机构、来源和分类等。通过持续更新，记录各类大模型的发展动态，包括百度文心一言、阿里通义千问等知名通用模型，以及医疗、金融等专业领域模型。项目还提供评测数据集和开源基础模型列表，为研究中国AI发展提供全面参考。
data_management_LLM - 大型语言模型训练数据管理资源汇总
Github大语言模型开源项目数据质量监督微调训练数据管理预训练
该项目汇总了大型语言模型训练数据管理的相关资源。内容涵盖预训练和监督微调阶段，探讨领域组成、数据数量和质量等关键方面。项目还收录了数据去重、毒性过滤等技术，以及不同因素间的关系研究。这些资源为优化LLM训练数据管理提供了全面参考。
llm-numbers - LLM开发者必知的关键数据和实用见解
AIGPUGithubLLMOpenAIRay开源项目
该项目汇集了LLM开发中的重要数据和见解，包括提示工程、模型训练和GPU内存管理等方面。内容涵盖成本比率、训练费用和GPU内存要求，为开发者提供决策参考和资源优化指导。这些信息有助于快速评估和理解LLM开发的关键因素，是大语言模型开发者的实用参考资料。
Galactica Demo - 大型语言模型Galactica的研究与开发
AI工具AI研究GalacticaMeta大型语言模型开放透明
Galactica是Meta公司开发的大型语言模型，旨在通过开放、透明和可复现的方式推进AI研究。该模型经过高质量科学和学术数据训练，但可能产生不准确输出。Meta曾发布Galactica演示版以促进公众理解和获取反馈，但因模型可能生成看似真实却不准确的内容而撤下。目前，Galactica仍对研究人员开放，供进一步学习和结果复现。
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