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gemma_pytorch

Gemma模型的官方PyTorch实现及多平台推理支持

gemma_pytorch项目是Gemma模型的官方PyTorch实现,支持CPU、GPU和TPU多平台推理。项目提供PyTorch和PyTorch/XLA两种实现,涵盖2B、7B、9B和27B等多个模型变体及量化版本。通过Docker可快速部署环境并进行推理。项目还包含最新的Gemma v2和CodeGemma模型支持,为用户提供全面的Gemma模型应用方案。

intel-extension-for-pytorch - 通过最新优化提升Intel硬件的深度学习性能
AIGPUsGithubIntel® Extension for PyTorchLLMs优化开源项目
Intel® Extension for PyTorch* 提供优化功能,利用Intel® AVX-512 VNNI、AMX以及XMX AI引擎,提升Intel CPU和GPU上的深度学习性能。该扩展优化了大规模语言模型(LLMs),如LLAMA、GPT-J、GPT-NEOX等,支持多种量化方法(如FP32、BF16、INT8、INT4)。此外,自2.3.0版本起,还引入了模块级优化API,为定制模型优化提供了更多选项。
pytorch-doc-zh - PyTorch深度学习库中文文档与教程,支持GPU和CPU优化
GPUGithubPyTorchtensor库中文文档开源项目深度学习
提供最新的PyTorch中文文档与教程,涵盖深度学习和张量优化,支持GPU和CPU。包括2.0版本中文翻译、最新英文教程和文档,以及丰富的学习资源和社区支持,适合希望深入了解和使用PyTorch的中文用户。
recoilme-gemma-2-9B-v0.3-Q6_K-GGUF - Recoilme-Gemma模型GGUF格式转换及文本生成指南
GithubHuggingfacellama.cpprecoilme-gemma-2-9B命令行接口开源项目文本生成模型模型转换
该项目说明了通过llama.cpp将Recoilme-Gemma模型转换为GGUF格式的过程,适用于Mac和Linux系统。提供命令行和服务器选项,实现无缝文本生成,配有详细的安装步骤和硬件兼容性说明,为开发人员提供支持。
gpt-neox - 大规模语言模型训练库,支持多系统和硬件环境
DeepSpeedEleutherAIFlash AttentionGPT-NeoXGithubMegatron Language Model开源项目
GPT-NeoX是EleutherAI开发的库,专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron,并结合了DeepSpeed技术,提供前沿的架构创新和优化,支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室,支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术,以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。
openai-gemini - 开源OpenAI API兼容端点的免费部署方法
CloudflareGeminiGithubNetlifyOpenAIVercel开源项目
openai-gemini项目提供一个免费且兼容OpenAI的API端点,无需服务器维护,可在多个云服务商上部署。需要Google API密钥并可以通过VPN获取。支持Vercel、Netlify和Cloudflare平台的快速部署,适合本地开发。API支持多种软件工具的配置,提供多样的模型选择。
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包,支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架,提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域,无论是基础教学还是高级图分析,DGL均能有效支持。
ggml - C语言开发的机器学习张量库 支持多种AI模型推理
GPU加速Githubggml开源项目推理机器学习量化
ggml是一个C语言编写的机器学习张量库,支持16位浮点和整数量化。该库提供自动微分、优化器和多架构优化,无第三方依赖。ggml可用于GPT、LLaMA、Whisper等多种AI模型的推理。它在CPU上表现高效,同时支持GPU加速,适用于多种设备和平台。
meshgpt-pytorch - 基于注意力机制的先进3D网格生成框架
3D建模GithubMeshGPT开源项目深度学习神经网络计算机图形学
MeshGPT-Pytorch是一个开源项目,专注于利用注意力机制实现3D网格生成。它基于PyTorch开发,支持可变长度面处理,并提供自动编码器和转换器模型。该项目计划引入文本条件控制功能,实现从文本到3D模型的转换。通过文本条件生成和分层转换器等高级特性,MeshGPT-Pytorch为3D内容创作和研究领域提供了先进的技术支持。
codegemma-1.1-7b-it-GGUF - 文本生成的多样化量化模型选择
GithubHugging FaceHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型模型下载量化
项目使用llama.cpp进行模型量化,提供多种模型版本以优化文本生成性能。用户可以依据硬件配置选择合适的模型版本,推荐选用Q6_K等高质量量化格式。多样化的模型版本在内存占用和性能表现之间提供灵活选择,适用于多种硬件平台。I-quant模型在较低量化级别上表现优异,适合需要高效运行的场景。
Google Gemma Chat Online - 基于Google Gemma的多功能在线对话系统
AI工具AI开发Gemma开源模型部署语言模型
Google Gemma Chat Online集成了Gemma开源语言模型,提供在线对话服务。平台支持2B和7B参数版本,具备跨设备兼容性和多框架支持。Gemma适用于文本生成、摘要等任务,严格遵守AI伦理。开发者可通过Kaggle、Colab和Google Cloud轻松访问。虽有一定限制,Gemma在商业和研究领域仍展现出广阔应用前景。
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