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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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GPU加速GithubKTransformersLLM推理优化大型语言模型开源项目深度学习框架
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InternLM2.5是一个开源的18亿参数基础模型，拥有卓越的数学推理和增强的工具调用能力，其能够从多个网页搜集信息并进行分析和指令理解。在OpenCompass的评测中，该模型在MATH、GPQA等基准测试中表现突出。尽管在推理和综合能力上具有优越性，仍需注意潜在的风险输出。通过Transformers和LMDeploy工具，用户可以轻松加载和部署此模型以适应多种应用场景。
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GPU优化GithubMegatron-CoreMegatron-LM分布式训练大语言模型开源项目
Megatron-LM框架利用GPU优化技术实现Transformer模型的大规模训练。其Megatron-Core组件提供模块化API和系统优化,支持自定义模型训练。该项目可进行BERT、GPT、T5等模型预训练,支持数千GPU分布式训练百亿参数级模型,并提供数据预处理、模型评估和下游任务功能。
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llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。
xllm - 便捷微调大语言模型，集成最新优化技术
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X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具，集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法，显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化，而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型，并可无缝对接HuggingFace Hub，适用于生产环境和快速原型设计，有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。
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