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libai

支持多种并行训练的大规模模型训练工具

LiBaiOneFlow模型训练CV任务NLP任务Github开源项目

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。

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介绍相关项目
LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架
GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容
LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务，减少延迟和成本，同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例，LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型，包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升，是处理复杂问题的理想工具。
CamLiFlow - 双向相机LiDAR融合实现光流和场景流联合估计
CamLiRAFTGithub光流估计双向融合场景流估计开源项目计算机视觉
CamLiFlow和CamLiRAFT是利用双向相机-LiDAR融合进行光流和场景流联合估计的开源方法。这两种算法在FlyingThings3D和KITTI等数据集上实现了领先性能。CamLiRAFT改进了训练流程,增强了泛化能力,能够处理非刚性运动。该项目开源了预训练模型、结果和多数据集评估训练代码,为相关研究提供了有力基线。
Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调，提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化，开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色，以4*V100完成高效训练，远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据，对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测，确保用户获得全面权威的模型性能数据。
lightly - 简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练
GithubLightlyPyTorch多模型支持开源项目自监督学习计算机视觉
这个开源项目提供简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练。通过模块化设计，用户可以自由调整损失函数和模型头。项目还提供商业版本，包含用于嵌入、分类、检测和分割任务的预训练模型。此外，平台集成了主动学习和数据策划功能，适用于大规模数据处理和强大算法的应用。
LightGBM - 高效梯度提升框架 支持大规模数据并行学习
GithubLightGBM决策树开源项目数据分析机器学习梯度提升
LightGBM是一个高效的梯度提升框架，采用树形学习算法。它具有训练速度快、内存消耗低、准确性高的特点，支持并行、分布式和GPU学习，可处理大规模数据。这个开源项目在机器学习竞赛中应用广泛，在公开数据集上的表现优于多个现有框架。LightGBM为用户提供了详细文档和丰富示例，适用于多种机器学习任务。
llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架
API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目
LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架，支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置，它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行，兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成，大大简化了LLM的应用开发过程，使其强大功能更易于开发者使用。
palico-ai - LLM应用开发的全栈框架 专注性能提升与快速迭代
GithubLLM应用Palico AI实验框架开源项目性能优化部署管理
Palico AI是一个为LLM应用开发设计的全栈框架，它标准化了构建、实验和部署流程。该框架支持模块化构建、精确实验和灵活部署，提供SDK和管理界面，简化开发流程并提高应用性能。Palico AI致力于帮助开发者克服LLM应用在准确性、延迟和成本方面的挑战，实现快速迭代和性能优化。
Linly - 中文LLaMA和Falcon模型：优化的中文预训练和对话能力
FalconGithubLLaMALinly-OpenLLaMA中文对话模型开源项目训练数据
该项目提供中文对话和基础模型，包括Linly-ChatFlow、Chinese-LLaMA和Chinese-Falcon模型及其训练数据。通过扩充LLaMA和Falcon的中文词表，使用中英文语料进行预训练，提升了模型在中文语境中的表现。项目还包括Linly-OpenLLaMA模型，支持量化和边缘设备推理。最新的Linly-Chinese-LLaMA-2模型通过混合语料预训练并定期更新，用户可以在线体验和在本地环境中进行训练和评估。
babyagi - 基于AI的自主任务管理框架
BabyAGIGithubOpenAI人工智能任务管理向量数据库开源项目
BabyAGI是一个结合OpenAI和向量数据库的任务管理框架。该系统能自动创建、排序和执行任务，基于设定目标和历史结果生成新任务。支持OpenAI和Llama等多种语言模型，适合长期任务管理。BabyAGI以简洁和可扩展性著称，为AI自主代理研究提供了基础平台。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。
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