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GPTFast

Hugging Face Transformers模型推理加速工具

GPTFast推理加速Hugging Face静态键值缓存量化Github开源项目

GPTFast是一个为Hugging Face Transformers模型优化推理速度的开源Python库。它集成了多种加速技术,如静态键值缓存、int4量化和推测解码,可将模型推理速度提升7.6-9倍。GPTFast支持torch.compile、int8量化、GPTQ int4量化等优化方法,通过简单的API调用即可应用于各类Hugging Face模型。该项目持续更新,未来计划引入更多先进的加速技术。

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介绍相关项目
picoGPT - 极简风格的GPT-2实现版本
GPT-2GithubNumPypicoGPT代码实现开源项目模型生成
picoGPT是一个极简风格的GPT-2实现版本，采用NumPy全面编写，前向传播过程在短短40行代码中展开。它虽然运行缓慢，不支持多重训练或高级的采样方法，但其独特的简化设计提供了一种有趣的学习与试验环境，极适合AI和机器学习领域的爱好者及开发者。
fastmlx - FastMLX为MLX模型提供高性能托管API 支持视觉和语言模型
APIFastMLXGithubMLX模型图像处理开源项目机器学习
FastMLX是一个高性能API，用于托管MLX模型，包括视觉语言模型和语言模型。它提供OpenAI兼容接口，支持动态模型加载、多种模型类型和图像处理。FastMLX具有高效的资源管理能力，易于集成和扩展。通过多工作进程并行处理，提高了系统吞吐量和响应速度。此外，FastMLX支持函数调用功能，进一步增强了其多功能性。
FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破
FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer
FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。
FastChat - 大语言模型聊天机器人开源训练与部署平台
APIFastChatGithub大语言模型开源平台开源项目聊天机器人
FastChat是一个用于训练、部署和评估基于大语言模型聊天机器人的开源平台。该平台提供先进模型的训练评估代码和分布式多模型服务系统，包含Web界面和OpenAI兼容的RESTful API。FastChat支持Vicuna、LongChat等多种语言模型，提供命令行和Web图形界面。此外，它还具备多GPU并行、CPU推理和模型量化等功能，可适配不同硬件平台。
Awesome-GPTs - OpenAI平台GPT模型精选资源库
AI助手GPTsGithubOpenAI写作辅助学习工具开源项目
Awesome-GPTs汇集OpenAI平台上创新实用的GPT模型，涵盖学术研究、写作、教育、编程等多个领域。该项目展示顶级GPT模型，鼓励社区参与，为AI爱好者和开发者提供探索和分享平台。用户可根据需求选择合适的GPT工具，提升工作效率和学习体验。
WebGPT - 基于WebGPU的Transformer模型实现与性能分析
GPUGithubJavaScriptWebGPTWebGPU开源项目模型
WebGPT项目是一款基于WebGPU的Transformer模型应用，使用纯JavaScript和HTML实现。该项目不仅用于技术演示，同时也作为教育资源，支持在主流浏览器中运行，并能管理最多500M参数的模型。主要优化在Chrome v113和Edge Canary等浏览器上，通过WebGPU技术提高运行效率，适合用于学习和研究深度学习模型。
speculative-decoding - 推测解码技术，优化大型语言模型推理速度
GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理
该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现，旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略，包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时，项目致力于优化批处理推测解码，以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果，并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。
wyGPT - 单GPU高性能GPT模型训练推理工具
EGFR基因突变GPU训练GithubwyGPT开源项目生存分析非小细胞肺癌
wyGPT是一个开源的GPT模型项目，专注于单GPU环境下的高效训练和推理。提供命令行工具，支持PubMed和中文预训练模型的微调和文本生成。项目包含示例数据和使用说明，是自然语言处理研究和开发的实用工具。
mGPT - 基于GPT架构的大规模多语种自然语言处理模型
GPTGithubHuggingfaceMegatron多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理
作为一个基于GPT-3架构的多语言处理模型，mGPT具备13亿参数量，覆盖25个语系的61种语言。模型采用Wikipedia和Colossal Clean Crawled Corpus作为训练数据，结合Deepspeed与Megatron框架实现并行计算，在低资源语言处理领域达到与XGLM相当的性能水平。模型训练过程中处理了488亿UTF字符，借助256个NVIDIA V100 GPU完成了为期14天的训练。
transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。
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