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自适应训练优化器,无需预设停止时间

Schedule-Free Learning是一种新型PyTorch优化器,无需预设训练停止时间。该方法通过结合插值和平均技术取代传统动量,提高训练效率。不依赖学习率递减调度,却能达到或超越先进调度方法的效果。支持AdamW和SGD版本,并提供实验性包装器,可与各种基础优化器兼容。这种灵活的优化方法为深度学习模型训练提供了新的可能性。

FreeNoise - 通过噪声重新调度实现无调谐的更长视频传播
FreeNoiseGithubLongerCrafter噪声重排开源项目无调优视频生成
FreeNoise是一种基于噪声重调的无调参长视频生成方法,不需要调参,仅需增加不到20%的时间即可实现高质量、长时间视频生成,支持多达512帧。该方法兼容VideoCrafter2、AnimateDiff和LaVie等视频框架,支持单一和多提示词的文本转视频生成,最新支持256x256分辨率。详情请参见项目页面和arXiv论文。
joeynmt - 简洁而清晰的NMT模型实现,促进教育和学习
GRUGithubJoey NMTPyTorchTransformer开源项目机器翻译
Joey NMT框架专为教育而设计,提供简明和清晰的代码库,帮助初学者理解RNN和Transformer等经典NMT架构。其主要特点包括模块化设计,便于修改组件及训练流程,保持代码可读性。支持多个注意力机制、不同的分词类型和多语种翻译,包含详细的文档和教程,适用于模型训练、测试和翻译的各个阶段。最新版本引入分布式数据并行和多项优化,兼容最新的Python和PyTorch版本。
rl - 开源强化学习库TorchRL
TorchRL是专为PyTorch设计的开源强化学习库,提供高效的研究性能。它具备完整Python接口、模块化、定制化及强大扩展性,配备详尽文档和测试,确保用户快速上手且使用可靠。此外,TorchRL包括多种可复用功能,适用于成本、回报处理和数据管理,是开展强化学习研究与应用的理想工具。
flash-attention - 高效注意力机制加速深度学习模型训练
CUDAFlashAttentionGPU加速GithubPyTorch开源项目注意力机制
FlashAttention是一种高效的注意力机制实现,通过IO感知算法和内存优化提升计算速度并降低内存消耗。它支持NVIDIA和AMD GPU,适用于多种深度学习框架。最新的FlashAttention-3版本针对H100 GPU进行了优化。该项目提供Python接口,可集成到现有模型中,有助于加速大规模深度学习模型的训练过程。
codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案:提升效率与内存节约
GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型
CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术,加速多个深度学习模型的微调,包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍,内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook,用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程,适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源,提高模型性能,是开发者提升生产力的有力助手。
learned_optimization - 基于JAX的元学习优化器研究框架
GithubJAXlearned_optimization优化器元学习开源项目机器学习
learned_optimization是一个研究代码库,主要用于学习型优化器的训练、设计、评估和应用。该项目实现了多种优化器和训练算法,包括手工设计的优化器、学习型优化器、元训练任务以及ES、PES和截断反向传播等外部训练方法。项目提供了详细的文档和教程,包括Colab笔记本,方便用户快速入门。learned_optimization适用于元学习和动态系统训练的研究,为相关领域提供了功能丰富的工具。
evotorch - 基于PyTorch的高性能进化计算库
EvoTorchGithubPyTorch优化算法开源项目强化学习进化计算
EvoTorch是一个基于PyTorch的开源进化计算框架,支持黑盒优化、强化学习和监督学习等多种优化问题。它实现了PGPE、CMA-ES和遗传算法等多种进化算法,并通过GPU加速和Ray分布式计算提高优化效率。EvoTorch设计简洁易用,适合解决各类复杂优化问题,为研究人员和工程师提供了强大的工具支持。
LOMO - 大规模语言模型的低内存全参数微调技术
AdaLomoGithubLOMO优化器低内存优化大语言模型开源项目
LOMO和AdaLomo是为大规模语言模型训练设计的低内存优化算法。通过融合梯度计算和参数更新,这些技术显著减少内存使用,使单GPU设备能实现全参数微调。AdaLomo提供自适应学习率和分组更新归一化,在内存效率和性能上与AdamW相当。这些算法已集成至多个主流深度学习框架,为资源受限环境中的大模型训练提供高效方案。
elasticdl - Kubernetes原生深度学习框架,支持弹性调度和容错
ElasticDLGithubKubernetesPyTorchTensorFlow开源项目深度学习
ElasticDL是一个Kubernetes原生的深度学习框架,提供故障容错和弹性调度功能。通过Kubernetes的原生设计,ElasticDL能够实现故障恢复,并与其优先权抢占机制协同工作,提高集群整体利用率。框架支持TensorFlow和PyTorch,界面简洁,用户可通过命令行进行分布式训练。无论在本地、内部集群还是公有云,ElasticDL都能快速启动深度学习任务。
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