Logo
Project Icon

TextPruner

使用低成本且无需训练的方法优化预训练语言模型

TextPruner模型剪枝预训练语言模型PyTorchNLP任务Github开源项目

TextPruner提供低成本且无需训练的方法来优化预训练语言模型，通过减少模型尺寸加快推理速度。兼容多种NLU模型，提供用户友好的接口，支持词汇、Transformer和流水线剪枝。用户可以方便地根据需求自定义配置。详细文档和实验结果支持，帮助用户快速上手并验证性能提升。适用于Python 3.7及以上版本，依赖torch和transformers库。

GithubGithub文档文档论文论文
介绍相关项目
distilbart-xsum-12-6 - 优化轻量级文本摘要模型 提高效率降低资源消耗
DistilBARTGithubHuggingface开源项目推理性能文本摘要模型模型压缩自然语言处理
distilbart-xsum-12-6是一款经过优化的文本摘要模型。与BART基线模型相比，它在保持相似Rouge评分的同时，大幅减少了参数量和推理时间。模型仅使用306MM参数，推理速度提升1.68倍，Rouge-2和Rouge-L分数分别达到22.12和36.99。该模型基于CNN/DailyMail和XSum数据集训练，适合需要高效处理的文本摘要任务。
bert-mini - 轻量级BERT模型为下游NLP任务提供高效解决方案
BERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理预训练模型
bert-mini是一种轻量级BERT预训练模型，由Google BERT仓库的TensorFlow检查点转换而来。作为较小的BERT变体之一，它采用4层256隐藏单元的结构，旨在平衡性能和模型大小。bert-mini专为下游自然语言处理任务的微调而设计，为研究人员和开发者提供了一个高效、易部署的解决方案，适用于资源受限的场景。
UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包
BERTGithubNLP任务UER-py开源项目模型微调预训练模型
UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包，支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计，并提供可扩展接口，支持单GPU及多GPU配置。
optimized-gpt2-500m - GPT-2语言模型的优化版本 用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
optimized-gpt2-500m是一个经过优化的GPT-2语言模型,参数量为5亿。该模型在保持GPT-2语言理解和生成能力的同时,提高了推理速度和资源利用效率。它可用于文本生成、对话系统、问答等多种自然语言处理任务,为开发者和研究人员提供了一个高效的预训练语言模型选择。
Awesome-Pruning - 神经网络剪枝技术论文与代码资源汇总
AwesomeGithub开源项目模型压缩深度学习神经网络剪枝稀疏化
该项目汇总了神经网络剪枝领域从2015年至今的重要研究成果。内容涵盖权重剪枝、滤波器剪枝和特殊网络剪枝等多种技术。论文按年份和会议分类,并提供标题、发表venue、剪枝类型及代码链接。此外还包含一篇结构化剪枝综述和分类图。对神经网络压缩和效率优化研究者而言,这是一个全面且实用的资源集合。
prismer - 集成多任务专家的先进视觉语言模型
GithubHuggingfacePrismerPrismerZPyTorchVision-Language Model开源项目
Prismer 是一款集成多任务专家的视觉语言模型，适用于图像标注和视觉问答任务。基于PyTorch 1.13，实现了与Huggingface工具的深度融合，支持多节点和多GPU训练。模型支持包括COCO 2014和Visual Genome在内的多个数据集进行预训练和微调，提供Prismer和PrismerZ多个版本的模型检查点。
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。
simpletransformers - 快速构建和优化Transformer模型的开源工具
GithubHugging FaceNLPSimple Transformers开源项目机器学习深度学习
simpletransformers是一个基于Hugging Face Transformers的开源工具,通过简化的API让用户能够用少量代码快速构建和优化Transformer模型。该库支持文本分类、命名实体识别、问答系统等多种NLP任务,为研究人员和开发者提供了便捷的方式来应用这些强大的模型。simpletransformers具有直观的接口和丰富的功能,可用于各类自然语言处理场景,有效降低了使用Transformer模型的门槛。
academic-budget-bert - 学术预算下的BERT模型高效训练方案
BERTGithub开源项目微调深度学习自然语言处理预训练
该项目提供一套脚本，用于在有限计算资源和时间预算下预训练和微调BERT类模型。基于DeepSpeed和Transformers库，项目实现了时间感知学习率调度和混合精度训练等优化技术。此外，还包含数据预处理、检查点保存和验证调度等功能，并提供训练命令生成工具。这些方法使研究人员能在学术预算限制内高效训练大型语言模型。
fast_rnnt - 快速高效的RNN-T损失计算方法
GithubPyTorchRNN-T剪枝开源项目快速实现损失计算
fast_rnnt项目实现了一种快速高效的RNN-T损失计算方法。通过pruned rnnt算法，该方法使用简单joiner网络获取修剪边界，再评估完整非线性joiner网络。项目提供简单、平滑和修剪三种RNN-T损失计算功能，支持pip安装。与其他实现相比，fast_rnnt在计算速度和内存使用方面表现优异。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

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。

Project Cover

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。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

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。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

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。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号