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dinosaur

全球大气建模的新工具 可微分动力学谱系核心

Dinosaur是一个基于JAX的全球大气建模谱系动力核心。它可以求解浅水方程和原始方程,支持自动微分,并针对GPU/TPU等硬件优化。项目提供了标准测试案例,如正压不稳定性和Held-Suarez强迫。Dinosaur为大气科学研究提供了高效的并行计算工具,有助于推进大气动力学研究。

dino-vits8 - 采用DINO训练的自监督Vision Transformer模型
DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型自监督学习预训练
小型Vision Transformer模型使用DINO自监督方法训练,专为ImageNet-1k数据集预训练。模型通过8x8像素的固定大小图像块输入,用于图像表征,无需微调便可用于图像分类任务。ViT模型适合下游任务的特征提取,并可通过线性层进行分类。用户可在Hugging Face上找到适合特定任务的微调版本。
optimistix - JAX生态系统中的高效非线性求解器
GithubJAXOptimistixPython库开源项目数值优化非线性求解器
Optimistix是一个基于JAX的非线性求解器库,专门用于根查找、最小化、不动点和最小二乘问题。该库提供可互操作的求解器和模块化优化器,支持PyTree状态,并与Optax兼容。Optimistix具有快速编译和运行时间,充分利用JAX的自动微分、自动并行和GPU/TPU支持等特性,为科学计算和机器学习领域提供高效工具。
seqax - JAX序列建模框架简化小型到中型LLM预训练研究
FSDPGithubJAXLLMseqax开源项目性能优化
seqax是基于JAX的序列建模框架,面向小型到中型LLM预训练研究。它以500行简洁代码实现模型、优化器、多主机FSDP和张量并行分区,具备良好扩展性和性能。seqax注重代码可读性和透明度,使数学计算、内存使用和芯片间通信等关键细节清晰可见,便于理解和修改。
DRLX - 强化学习框架优化扩散模型
DRLXGithubStable Diffusion分布式训练开源项目强化学习扩散模型
DRLX是一个基于强化学习的扩散模型分布式训练库。它与Hugging Face的Diffusers库集成,支持多GPU和多节点训练。DRLX兼容Stable Diffusion等模型,实现DDPO算法训练。该库采用即插即用设计,训练模型可直接用于原始管道。DRLX集成了美学评分奖励模型和PickAPic提示词生成功能,为扩散模型研究提供了全面的工具集。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
llama-2-jax - 基于JAX的大语言模型高效实现
GithubJAXLlama 2大语言模型开源项目机器学习模型实现
这是一个利用JAX框架实现Llama 2模型的开源项目。该项目致力于提高模型训练和推理效率,构建高质量Transformer代码库,为自然语言处理领域提供有价值见解。项目功能包括参数转换、数据加载、模型架构实现等,并在持续开发训练和生成功能。这为研究人员和开发者提供了便捷的Llama 2模型研究与应用工具。
dinov2-small - 小型Vision Transformer模型用于无监督视觉特征学习
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像特征提取开源项目模型自监督学习计算机视觉
DINOv2-small是一个基于Vision Transformer架构的小型模型,通过无监督学习方法训练。该模型将图像分割为固定大小的块,并使用Transformer编码器处理,能够提取强大的视觉特征。作为预训练模型,它不包含特定任务的微调头,主要用于特征提取。研究者可以在此基础上添加任务相关的分类层,以适应不同的下游视觉应用。
EasyDeL - 多模型训练优化框架
EasyDeLFlaxGithubJAX开源项目机器学习模型训练
EasyDeL是一个开源框架,用于通过Jax/Flax优化机器学习模型的训练,特别适合在TPU/GPU上进行大规模部署。它支持多种模型架构和量化方法,包括Transformers、Mamba等,并提供高级训练器和API引擎。EasyDeL的架构完全可定制和透明,允许用户修改每个组件,并促进实验和社区驱动的开发。不论是前沿研究还是生产系统构建,EasyDeL都提供灵活强大的工具以满足不同需求。最新更新包括性能优化、KV缓存改进和新模型支持。
DiffEqFlux.jl - 将微分方程与机器学习结合的Julia科学计算库
DiffEqFlux.jlGithub开源项目微分方程机器学习神经网络科学机器学习
DiffEqFlux.jl是一个Julia库,旨在将微分方程与机器学习相结合。该项目基于DifferentialEquations.jl和Lux.jl,主要用于科学机器学习研究,尤其是神经微分方程领域。DiffEqFlux.jl提供了多种神经网络层,包括神经常微分方程、神经随机微分方程等,并支持高阶、自适应、隐式和GPU加速等计算方法。这个库为研究人员和开发者提供了一个探索连续时间机器学习模型的工具。
axlearn - 支持构建大规模深度学习模型的高效工具库
AXLearnGithubJAXXLA开源项目机器学习深度学习
AXLearn是一个基于JAX和XLA的深度学习库,支持大规模模型的构建、迭代和维护。该库允许用户通过配置系统从可重用模块中组合模型,并兼容Flax和Hugging Face transformers等库。AXLearn能够高效地在众多加速器上训练数百亿参数的模型,涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域,还支持在公共云上运行并提供作业和数据管理工具。了解更多详情,请参阅其核心组件和设计文档。
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