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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
KUtrace - 低开销Linux内核追踪工具 解析多核处理器性能
GithubKUtraceLinux内核追踪多核处理器开源项目性能分析软件动态
KUtrace是一个低开销的Linux内核追踪工具，用于观察多核处理器上的全部执行时间。无需修改用户程序，即可分析实时交易或数据库处理中的意外延迟原因。该工具已在数据中心和自动驾驶领域应用，解决了多项长期性能问题。项目包含完整文档、示例代码和Linux内核补丁，支持x86和ARM架构，为开发者提供了实用的性能分析工具。
lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案
AIGithubPyTorchlightning-flash开源项目模型训练深度学习
Lightning Flash提供多任务和多数据领域的AI解决方案，用户只需三步即可完成数据加载、模型配置和微调。项目支持多种预训练模型和优化策略，简化深度学习工作流程，适用于各种数据域和任务类型。其功能包括模型预测、训练策略、优化器和调度器选择，以及自定义数据变换。Flash旨在让用户无需自行开发复杂的研究框架，即可在生产环境中应用AI模型。
llm - LLM实验项目集合 探索大型语言模型应用
API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境
该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。
llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解
llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。
tracing - 轻量级分布式追踪框架
GithubJava库Micrometer Tracing应用程序跟踪开源项目性能监控
Micrometer Tracing 是一个轻量级分布式追踪框架，提供统一API简化应用程序追踪实现。支持多种追踪后端，适应不同环境需求。项目提供快照构建和里程碑版本，鼓励社区参与。作为 Micrometer 生态系统的组成部分，为开发者提供灵活可靠的追踪解决方案。
ColossalAI - 提升大型AI模型训练的效率和可访问性
AI加速Colossal-AIGithub人工智能分布式训练大模型并行训练开源项目热门
Colossal-AI致力于使大型AI模型的训练更加经济、快速且易于获取。通过支持多种并行策略，包括数据并行、流水线并行、张量并行和序列并行，Colossal-AI可以大幅提高大规模模型训练的速度。此外，还集成了异构训练和零冗余优化器技术，使得在多GPU集群上的训练过程更加高效和灵活。Colossal-AI通过这些先进的功能，已被广泛应用于生产和研究场景，显著推动了AI技术的进步和应用。
ToolBench - 大规模工具使用指令数据集与开源语言模型
AI工具APIGithubToolBench大规模语言模型工具使用能力开源项目
ToolBench项目构建了大规模的指令微调数据集，旨在提升语言模型的工具使用能力。该项目收集了16464个真实API，覆盖单工具和多工具场景，采用深度优先搜索决策树方法生成注释。项目提供训练脚本和微调后的ToolLLaMA模型，其工具使用能力达到了与ChatGPT相当的水平。
trace.moe - 将动漫截图精准溯源的开源搜索引擎
APIDockerGithubtrace.moe动漫场景搜索图像识别开源项目
trace.moe是一个开源的动漫场景搜索引擎，能够准确定位动漫截图的出处，包括具体作品、集数和时间点。该项目提供Web集成、API接口和浏览器扩展，适用于开发者和普通用户。此开源项目采用模块化设计，包含网页服务器、API服务器和媒体服务器等核心组件。系统支持Web集成和浏览器扩展，便于开发者进行二次开发。同时，trace.moe还提供了详细的部署指南，方便用户自行搭建和定制动漫场景搜索服务。
Mooncake - 大语言模型服务架构采用KVCache分离设计
GithubKVCacheLLM服务Mooncake分离架构吞吐量开源项目
Mooncake是一种创新的大语言模型服务架构。它采用以KVCache为中心的分离设计，将预填充和解码集群分开，并充分利用GPU集群的闲置资源实现KVCache的分布式缓存。Mooncake的核心调度器在确保延迟服务水平目标的同时，最大化系统的有效吞吐量。通过实施预测性早期拒绝策略，该架构在高负载情况下表现优异，尤其适合长上下文场景。实验结果表明，在特定模拟环境中，Mooncake能够在满足服务水平目标的前提下，将系统吞吐量提升525%。
RedPajama-Data - 开放大规模多语言数据集助力大型语言模型训练
GithubRedPajama-Data-v2大语言模型开放数据集开源项目数据质量自然语言处理
RedPajama-Data-v2是一个包含30万亿tokens的开放数据集，用于训练大型语言模型。该数据集涵盖了超过100B的文本文档，来源于84个CommonCrawl快照。它包含英语、德语、法语、意大利语和西班牙语5种语言的内容，并提供多种质量信号和去重处理。项目提供完整的数据处理流程，包括准备工件、计算质量信号和去重等步骤，为语言模型研究提供高质量的大规模语料资源。
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