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theseus

构建适用于机器人和视觉应用的定制非线性优化层

Theseus 是一个高效的通用库,专门用于在 PyTorch 中构建定制的非线性优化层,支持机器人和视觉问题中的端到端可微分架构。其特性包括二阶非线性优化器、线性求解器、向量化和 GPU 加速,有助于提高计算速度和内存使用效率。该库通过结合领域专用模型和神经网络模型,在保持计算梯度的同时优化 AI 模型,非常适合研究人员和开发者使用。

torchtune - PyTorch原生库助力简化大语言模型开发
GithubLLMPyTorchtorchtune开源项目微调模型训练
torchtune是一个PyTorch原生库,专为简化大语言模型(LLM)的创建、微调和实验而设计。该库提供了主流LLM的PyTorch实现、易用的微调技术配方、YAML配置文件和多种数据集格式支持。torchtune注重与生态系统工具集成,如Hugging Face、EleutherAI评估工具和PyTorch FSDP等。支持多种模型和微调方法,并优化内存效率,适配不同硬件环境。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出,提供清晰稳定的API,支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织,将科学研究与工程实现分离,帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器,Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性,适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
xla - 提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具
GithubGoogle CloudPyTorch/XLATPU分布式计算开源项目深度学习
PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包,提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用,并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程,包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议,欢迎开源贡献。
kornia - 高效、差分化的PyTorch计算机视觉库
GithubKorniaPyTorch开源开源项目深度学习热门计算机视觉
Kornia是一款基于PyTorch的差分化计算机视觉库,提供一系列可插入神经网络的运算和模块,用于解决通用的计算机视觉问题。该库利用PyTorch高效性和自适应反向传播算法,支持图像变换、视觉几何、深度估算及基于张量的低层图像处理等功能,适用于研究和商业用途。
torchexplorer - 交互式PyTorch模型结构和训练过程可视化工具
GithubPyTorchTorchExplorer可视化工具开源项目模型调试神经网络
TorchExplorer是一个用于PyTorch模型可视化的开源工具,支持交互式检查网络中各nn.Module的输入、输出、参数和梯度。它可与Weights & Biases集成或独立运行,提供模型结构可视化、中间张量查看等功能。TorchExplorer有助于深入理解神经网络内部机制,简化复杂模型的调试和优化过程。
torch-dreams - 神经网络可视化与解释性增强工具
GithubTorch-Dreams可解释性图像生成开源项目特征可视化神经网络
Torch-Dreams是一个Python库,专注于神经网络可视化和增强模型可解释性。它提供特征可视化、通道激活和多模型同步可视化等功能,支持批量处理和自定义变换。这个工具适合研究人员分析深度学习模型内部机制,也可用于生成艺术创作。
adversarial-attacks-pytorch - 提供对抗攻击方法的PyTorch库,支持多种攻击技术
Adversarial ExamplesGithubPyTorchTorchattacks对抗攻击开源项目计算机视觉
Torchattacks是一个专为PyTorch用户设计的对抗攻击库,提供类似PyTorch的接口和函数,便于生成对抗样本。支持包括FGSM、PGD、CW和AutoAttack在内的多种攻击方法,并附有详细的使用案例和安装指南,适用于机器学习和深度学习模型的安全性测试和对抗训练效果的提升。
ai2thor - AI智能体交互研究的高仿真仿真环境
AI2-THORGithub交互式环境人工智能开源项目机器人学习计算机视觉
AI2-THOR是一个高仿真的交互式AI研究框架。它包含200多个精细场景、2600多个家居物品和200多种交互动作,支持多类智能体和图像模态。框架具备逼真的物理交互,适用于导航和操作任务研究。同时提供丰富元数据和自定义奖励功能。AI2-THOR为体现式AI研究提供了功能全面的仿真环境。
TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具
CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目
Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch,用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装,包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流,用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT,与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源,包括教程、工具和技术讲座,供用户学习使用。
optimum - 提升模型在不同硬件上的训练和运行效率的一系列优化工具
GithubHugging Face OptimumONNX RuntimeOpenVINOTransformer开源项目训练模型
Optimum扩展了Transformers和Diffusers,提供了一系列优化工具,提升模型在不同硬件上的训练和运行效率。支持的硬件平台包括ONNX Runtime、Intel Neural Compressor、OpenVINO、NVIDIA TensorRT-LLM、AMD Instinct GPUs、AWS Trainium & Inferentia、Habana Gaudi处理器和FuriosaAI。Optimum支持多种优化技术,如图优化、动态量化、静态量化和量化感知训练,配有详尽的文档和示例代码,帮助用户导出和运行优化后的模型。
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