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提升GenAI与LLM模型性能的先进工具包

Intel Extension for Transformers量化推理LLMGenAITransformer模型Github开源项目

Intel® Extension for Transformers是专为提升基于Transformer架构的GenAI/LLM模型而设计的先进工具包。本工具包支持多种平台，如Intel Gaudi2、CPU和GPU，并整合了Hugging Face transformers APIs与Intel® Neural Compressor，提供顺畅的模型压缩过程和多样化的优化选择。此外，工具包含可定制的NeuralChat聊天机器人框架，为用户带来高效的AI交互体验。

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OpenLLM - 一键部署开源LLM，支持企业级云部署和OpenAI兼容API
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awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集
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Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GPTQ-INT4 - INT4量化版提升多语言对话效率
GPTQGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B-Instruct大语言模型开源项目推理模型量化
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transformers-interpret - 快速解读Transformer模型的工具，只需2行代码
GithubTransformers Interprettransformers可视化开源项目文本分类解释工具
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infini-transformer - 针对无限长度上下文设计的高效Transformer模型
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Infini-Transformer是一种创新的Transformer模型，专门用于处理无限长度的上下文。该模型采用压缩性记忆机制和混合深度技术，能有效处理超长序列。Infini-Transformer支持文本分类、问答和语言生成等多种任务，并集成RoPE和YaRN等先进位置编码技术。这一模型为长文本处理和大规模语言任务提供了高效解决方案。
vram-40 - 优化Transformer模型的内存和性能实现
GithubHuggingfaceTransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
vram-40项目专注于优化Transformer模型的内存使用和计算性能。通过改进的技术和算法，该项目旨在使大规模语言模型能在有限硬件资源上高效运行。这一实现方案可能有助于提高Transformer模型在各种应用场景中的实用性。
neural-chat-7b-v3-3 - Intel微调的数学推理增强型大语言模型
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neural-chat-7b-v3-3是Intel基于Mistral-7B模型微调的大语言模型，专注提升数学推理能力。模型在多个基准测试中表现优异，支持8192个token上下文长度，提供多种精度推理选项。适用于多种语言任务，但建议部署前进行安全评估。
awesome-efficient-aigc - AIGC效率优化技术与资源汇总
AIGCGithubLLM开源项目模型压缩量化高效推理
该项目汇集了提高AI生成内容(AIGC)效率的最新技术资源，包括大语言模型(LLMs)和扩散模型(DMs)的优化方法。收录内容涵盖前沿研究论文、代码实现和综述文章，重点关注量化、微调等效率提升技术。这一持续更新的资源库为AIGC领域的研究和开发提供了全面的参考，有助于推动相关技术的进步与落地应用。
awesome-transformer-nlp - 精选Transformer和迁移学习在自然语言处理的资源
BERTChatGPTGPTGithubNLPTransformer开源项目
该资源库汇集了关于自然语言处理 (NLP) 的顶级深度学习资料，重点包括生成预训练Transformer（GPT）、双向编码器表示（BERT）、注意力机制、Transformer架构、ChatGPT及其在NLP中的迁移学习应用。包含大量研究论文、文章、教程及工具，为研究人员和开发人员提供最新的Transformer技术与应用。此系列资源帮助了解和掌握最新的NLP模型及实现方法，提高自然语言处理任务的性能与效率。
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