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libai

支持多种并行训练的大规模模型训练工具

LiBai是基于OneFlow的大规模开源模型训练工具,支持数据并行、张量并行和流水线并行等多种训练组件。提供分布式训练、混合精度训练、激活检查点等多种技术,适用于计算机视觉和自然语言处理任务。LiBai易于使用,模块化设计便于研究项目的搭建,同时具备高效性能,支持CIFAR、ImageNet和BERT等数据集的处理。

FlagAI - 高效易用的大规模AI模型开发工具
FlagAIGithub中文任务多模态大规模模型并行训练开源项目
FlagAI是一款高效易用的大规模AI模型开发工具。它支持Aquila、AltCLIP、GLM等30多种主流模型的快速部署和微调,特别擅长中文自然语言处理任务。FlagAI可用于文本分类、信息抽取、问答、摘要生成等多种应用场景,并提供便捷的少样本学习工具。此外,FlagAI支持简洁的并行训练实现,有助于提高开发效率。
AdalFlow - 打造和优化大语言模型任务流水线的轻量级、模块化应用库
AI库AdalFlowGithubLLM应用大语言模型开源项目模块化
AdalFlow是一个基于PyTorch设计模式的大语言模型(LLM)应用库,旨在帮助开发人员构建和优化任务流水线。这个库注重代码的可读性和模块化,能够灵活应对从聊天机器人到文本分类等不同的AI应用。AdalFlow支持用户根据自身的需求进行定制和迭代,提供一种清晰的流水线结构和基于组件的构建方式,使用户能够轻松理解和部署LLM工作流。
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。
oneflow - 用户友好且高效扩展的深度学习框架
CUDA支持GithubOneFlowPyTorch API分布式训练开源项目深度学习框架
OneFlow是一款深度学习框架,提供类似PyTorch的API,支持n维并行执行的全局张量以及图编译器用于加速和部署模型。最新版本1.0.0已发布,兼容Linux和多个Python版本。用户可以通过Docker或Pip轻松安装,并利用丰富的文档和模型库快速上手,适合大型变压器模型的并行训练和计算机视觉任务。
LMFlow - 开源大型机器学习模型微调工具箱
GithubLMFlowfinetuning优化开源项目性能模型
LMFlow为大型机器学习模型微调提供一个可扩展、便捷且高效的开源工具箱,支持多种优化功能,如自定义优化器训练、LISA算法等,已广泛应用于机器学习领域。
liboai - OpenAI API C++库,支持多种功能和异步调用
C++ LibraryChatGPTDALL·EGithubOpenAI APIliboai开源项目
liboai是一个非官方的C++17库,类似于OpenAI的Python库。开发者可以通过简单的方法和类访问多个OpenAI端点,包含ChatGPT、音频、Azure、图像生成、模型、文本补全、编辑、嵌入、文件和微调等功能,并支持异步调用。库依赖于nlohmann-json和cURL,推荐通过vcpkg安装这些依赖。文档提供了详细的使用说明和代码示例,欢迎通过Pull Request贡献代码,共同推动AI进步。
BMTrain - 分布式大规模深度学习模型训练优化工具
BMTrainGithubZeRO优化分布式训练大模型训练开源项目性能优化
BMTrain是一款为大规模深度学习模型设计的分布式训练工具。它能够支持训练包含数十亿参数的模型,并保持代码简洁性。该工具集成了ZeRO优化和通信优化等技术,可提高训练效率和显存利用率。BMTrain与PyTorch兼容,仅需少量代码调整即可实现分布式训练。在13B参数的GPT-2模型训练中,BMTrain展现出优越性能。
litdata - 优化数据处理和流式传输工具 提升AI模型训练效率
GithubLitData云存储开源项目数据优化数据处理模型训练
LitData是一个开源的数据处理和优化工具,专注于提升AI模型训练效率。它提供并行数据处理、向量嵌入创建、分布式推理和大规模网站抓取功能。LitData优化数据集以加速模型训练,支持云端大规模数据流式传输,并实现远程数据的无本地加载使用。这些特性使LitData成为提高数据处理效率和AI模型训练速度的有力工具。
batchflow - 高效灵活的大规模数据处理和机器学习框架
BatchFlowGithub开源项目数据处理数据流水线机器学习神经网络
BatchFlow是一个专为大规模数据处理和复杂机器学习流程设计的Python库。它提供灵活的批处理生成、确定性和随机管道、数据集合并等功能。支持多种深度学习模型,并具有丰富的层和辅助函数,方便自定义模型。其懒加载机制和高效批处理策略适用于处理超出内存容量的大型数据集,是数据科学和机器学习项目的理想工具。
aikit - 简化部署和优化大型语言模型的平台
AIKitDockerGithubKubernetesLocalAIOpenAI API开源项目
AIKit是一个全方位平台,专为快速部署、构建和微调大型语言模型(LLM)而设计。它支持OpenAI API兼容的推理和灵活的微调接口,无需GPU即可使用。AIKit还支持多模式模型、图像生成、多平台CPU和GPU加速推理以及Kubernetes部署,简化了开发流程并确保供应链安全,适用于各种环境。
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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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AI写歌

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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