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GPTFast

Hugging Face Transformers模型推理加速工具

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。

image-gpt - 支持多数据集的生成预训练模型
CIFAR10Fashion-MNISTGithubImage GPTPyTorch开源项目生成式预训练
Image GPT是一个基于生成像素预训练模型(Generative Pretraining from Pixels)的PyTorch实现,支持多种预训练模型和数据集。该项目允许下载预训练模型、量化图像、进行生成预训练和分类微调。它还具有BERT风格的预训练、支持加载OpenAI预训练模型等功能。目前,使用单个NVIDIA 2070 GPU可在Fashion-MNIST上实现高效训练,简化了多种图像数据集上的生成模型训练和应用流程。
faster-whisper-large-v1 - CTranslate2模型转换助力高效语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper large-v1开源开源项目模型模型转换自动语音识别
项目展示如何将openai/whisper-large模型转换为高效的CTranslate2格式,支持多语种语音转录,适合高精度及快速处理场景。
Transformers-for-NLP-2nd-Edition - BERT到GPT-4的Transformer模型详解
BERTGPT-4GithubOpenAI APITransformers-for-NLP-2nd-Edition开源项目机器学习
本项目涵盖了从BERT到GPT-4的Transformer模型,提供了在Hugging Face和OpenAI环境下的微调、训练及提示工程示例。还包括ChatGPT、GPT-3.5-turbo、GPT-4和DALL-E的使用示例,包括语音到文本、文本到语音、文本到图像生成等内容。详述了GPT-4 API提示工程和最新平台更新,提供实用的指导与教程。
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。
other - 高性能开源自然语言处理框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理框架,提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务,适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活,可处理多语言文本,支持迁移学习。Transformers定期更新,紧跟NLP领域最新进展,为用户提供丰富的API和优化的性能。
Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调,支持多种数据类型的训练,并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外,项目提供了跨平台应用和服务器部署方案,为语音识别应用开发提供了全面支持。
fastembed - 轻量且高速的Python文本嵌入式生成库,面向多模态支持
FastEmbedGithubONNX RuntimeQdrant多语言模型开源项目文本嵌入
FastEmbed,一个为速度和效率优化的Python库,支持多语言且易于扩展的嵌入式模型生成工具,适用于服务器和GPU环境。简化高效编码,无需依赖庞大的数据下载,适用于多种数据类型和复杂任务,是开发精确嵌入系统的理想工具。
FreedomGPT - 多模型AI平台提供无审查人工智能服务
AI工具AI模型FreedomGPT开源AI无审查离线使用
FreedomGPT是一个多模型AI平台,提供无审查、无偏见的人工智能服务。平台集成了各种开源和专有AI模型,包括可回答任何问题的Liberty模型。支持浏览器和桌面应用使用,保障隐私和离线操作。FreedomGPT注重安全、隐私和性价比,同时鼓励开发者参与其开源社区建设。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库,简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估,兼容 TensorFlow 和 PyTorch,并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户,助力快速推进机器学习项目。
ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类
FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer
FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。
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