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NeMo-Framework-Launcher

云原生工具助力大规模AI模型高效训练

NeMo-Framework-Launcher是一个用于启动NeMo Framework训练作业的云原生工具。它专注于生成式AI模型的基础模型训练,集成了模型并行、分布式优化和混合精度训练等技术。该工具简化了在云端或本地集群上的训练流程,支持集群配置、数据处理、模型训练、微调和评估。适用于GPT、BERT和T5等模型,可扩展至数千GPU,支持大规模语言模型训练。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct - NVIDIA定制的大型语言模型Nemotron-70B-Instruct提高AI回应有用性
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-InstructNVIDIANeMo框架人工智能大语言模型开源项目模型
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct是NVIDIA基于Llama 3.1开发的大型语言模型,旨在提高AI生成回应的实用性。该模型在Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和GPT-4-Turbo MT-Bench等评估基准中表现优异。通过RLHF技术和HelpSteer2-Preference数据集训练,Nemotron-70B-Instruct在多个自动对齐基准测试中名列前茅,性能超越了GPT-4和Claude 3.5 Sonnet等先进模型。
OLMo - 开源语言模型加速科学研究
GithubOLMo人工智能开源语言模型开源项目机器学习自然语言处理
OLMo是一个开源语言模型项目,提供多种规模的先进模型,如1B、7B和7B Twin 2T,全部基于Dolma数据集训练。该项目支持模型训练、微调和推理,提供详细配置和检查点以确保研究可重现。OLMo还包含数据检查和评估工具,为语言模型研究提供全面支持,旨在加速这一领域的科学进展。
MAP-NEO - 开源大语言模型 性能卓越且训练过程透明
GithubMAP-NEO大型语言模型开源开源项目性能评估训练数据
MAP-NEO是一个完全开源的大语言模型,其预训练数据、处理流程、脚本和代码均可获取。该模型在4.5T英中文数据上训练,性能与LLaMA2 7B相当。在推理、数学和编码等任务中,MAP-NEO表现优异。项目公开了训练全过程,包括检查点、分词器、语料库和优化代码,为大语言模型研究提供了宝贵资源。
zero_nlp - 中文NLP训练与应用框架
Githubpytorchzero_nlp中文NLP大模型开源项目模型训练
zero_nlp是基于pytorch和transformers的中文NLP框架,支持从数据处理到模型部署的整个工作流程。它特别适用于处理大数据集、训练和部署多卡串联大模型,支持包括gpt2、clip在内的丰富模型类型,适用于文本分类、生成及多模态处理等多种任务。
NeMo-Guardrails - 开源工具包为LLM对话应用提供可编程安全护栏
ColangGithubLLMNeMo Guardrails安全保护对话应用开源项目
NeMo Guardrails是一个开源工具包,为基于LLM的对话应用添加可编程安全护栏。它支持五种类型的护栏,兼容多种LLM模型,并引入Colang语言设计对话流程。工具包提供内置护栏库、CLI工具、服务器功能、LangChain集成和评估工具,帮助开发者构建可靠安全的LLM应用。
trlx - 分布式微调大型语言模型的强化学习框架,支持奖励函数与高效并行
GithubHugging FaceILQLNVIDIA NeMoPPOtrlX开源项目
一个专注于强化学习微调大型语言模型的分布式训练框架。支持使用奖励函数或已标注数据集进行训练,兼容🤗Hugging Face和NVIDIA NeMo模型,可扩展到20B参数以上。实现了PPO和ILQL等多种RL算法,提供详细文档和丰富示例,支持分布式训练和超参数搜索。适用于各种应用场景,通过高效并行技术提升训练效率。
neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库
GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化
Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库,支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术,适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化,并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。
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。
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。
nanoT5 - 轻量高效的T5模型训练框架
GithubPyTorchT5模型nanoT5开源项目自然语言处理预训练
nanoT5是一个开源项目,旨在提供高效训练T5模型的方案。该项目在单GPU上仅用16小时就能达到与原始T5模型相当的性能,显著降低了训练成本。nanoT5优化了数据预处理、优化器选择等训练流程,为NLP研究人员提供了易用的研究模板。作为首个PyTorch实现的T5预训练框架,nanoT5为计算资源有限的研究者提供了宝贵工具。
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