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适用于 TensorFlow、PyTorch 和 JAX 的 GPU 优化数据加载器

Merlin Dataloader 提供适用于 TensorFlow、PyTorch 和 JAX 的 GPU 优化数据加载器,大幅提升推荐模型的训练速度。优势包括速度提升超10倍、支持大于内存的数据集、每个周期的数据随机化及分布式训练。这些特点使其成为高效训练推荐模型的理想工具。

xtuner - 全面的模型微调解决方案,支持LLM和VLM的高效训练
DeepSpeedGithubInternLMLlama2QLoRAXTuner开源项目
XTuner是一款高效灵活的大模型微调工具包,支持LLM和VLM在多种GPU上的预训练和微调。它能够在单个8GB GPU上微调7B模型,并支持超过70B模型的多节点微调。XTuner兼容DeepSpeed,支持多种优化技术,并涵盖多种微调方法如QLoRA和LoRA。该工具包提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能,输出模型可以无缝集成到部署和评估工具中,适应多种应用场景。
Mistral-Nemo-Instruct-2407 - 快速高效的模型微调工具,降低内存消耗
GithubGoogle ColabHuggingfaceMistralUnsloth开源项目微调性能优化模型
利用Unsloth技术,在简化操作的同时,在Google Colab环境下实现模型微调,速度提升至5倍,内存使用降低70%。界面设计便于数据集上传和模型优化,并支持导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。兼容多种模型如Llama、Gemma、Mistral等,即便大型模型也可显著加快微调过程。
axlearn - 支持构建大规模深度学习模型的高效工具库
AXLearnGithubJAXXLA开源项目机器学习深度学习
AXLearn是一个基于JAX和XLA的深度学习库,支持大规模模型的构建、迭代和维护。该库允许用户通过配置系统从可重用模块中组合模型,并兼容Flax和Hugging Face transformers等库。AXLearn能够高效地在众多加速器上训练数百亿参数的模型,涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域,还支持在公共云上运行并提供作业和数据管理工具。了解更多详情,请参阅其核心组件和设计文档。
FedML - 跨平台生成式AI和大型语言模型的训练与部署方案
GithubTensorOperaTensorOpera AI分布式训练开源项目生成式AI联邦学习
TensorOpera AI简化了生成式AI和大型语言模型的训练与部署。通过集成的MLOps、调度器和高性能机器学习库,开发者可以在去中心化GPU、多云、边缘服务器和智能手机上经济高效地运行复杂的AI任务。TensorOpera Launch自动配对最经济的GPU资源,消除环境设置和管理难题,支持大规模训练和无服务器部署。TensorOpera Studio和Job Store帮助开发者微调和部署模型,实现高效的跨平台AI工作流。
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。
Meta-Llama-3.1-70B-bnb-4bit - 高效智能模型微调框架实现训练提速与内存优化
GemmaGithubHuggingfaceLlama-3开源模型开源项目机器学习模型模型微调
Unsloth是Meta Llama 3.1模型的优化框架,集成了Gemma 2、Mistral等主流模型支持。框架在Google Colab环境下运行,具备模型训练速度提升2-5倍及内存占用降低70%的特点。支持GGUF、vLLM等格式导出,并提供新手教程指导开发者完成模型微调与部署。
pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台
GPU加速PyTorch深度学习神经网络
PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台,基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求,易于使用和扩展,还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成,是进行深度学习和AI研究的理想工具。
stable-fast - 优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架
CUDADiffusersGithubPyTorchStable FastTorchScript开源项目
stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架,支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间,stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA,并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline,是加速PyTorch推理的有效工具。
Qwen2-0.5B - 使用Unsloth提升微调效率和内存优化
GithubHuggingfaceLlamaQwen2Unsloth内存优化开源项目快速微调模型
Unsloth提供的工具支持在Google Colab上微调多种模型,如Llama、Gemma、Mistral等,速度提升可达5倍,内存使用减少至74%。简便的操作流程允许用户快速上传数据集并运行所有步骤,生成优化后的模型,支持导出和上传至各大平台,显著提高微调效率,是开发和测试AI模型的可靠工具。
efficient-dl-systems - 从GPU架构到模型部署的全面课程
GPU架构Github分布式训练开源项目推理优化模型优化深度学习系统
本项目是一门全面的高效深度学习系统课程,内容涵盖GPU架构、CUDA编程、实验管理、分布式训练、大模型处理、模型部署及推理优化等核心主题。课程结合理论讲座和实践研讨,旨在培养学生掌握深度学习系统的效率优化技能。课程还提供多个实践作业和往年教学资料,适合希望深入了解深度学习系统效率提升的学习者。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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