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xFasterTransformer

高效的大规模语言模型推理优化方案

xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型(LLM)推理解决方案,支持多插槽和节点的分布式运行,适用于大型模型推理。它提供C++和Python API,支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型,并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示,确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。

recurrent-memory-transformer-pytorch - Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现助力超长序列处理
GithubPyTorchRecurrent Memory Transformer人工智能开源项目深度学习自然语言处理
Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现项目致力于解决超长序列处理问题。该模型通过创新的记忆机制和高效注意力机制,可处理长达百万token的序列。项目提供简便的安装使用方法,支持XL记忆和记忆回放反向传播等先进功能。这一实现在长序列处理、因果推理和强化学习等领域展现出优异性能,为AI研究和应用开发提供了实用工具。
vram-24 - 探索Transformer库在机器学习和NLP中的创新应用
AIGithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习绘图
transformers库在机器学习和自然语言处理中的应用,凭借强大的算法和灵活的工具,增强数据分析及模型部署能力,提高AI开发效率,为研究和应用提供创新支持。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
llama-160m-accelerator - 基于多阶段MLP的LLaMA-160M模型推理加速器
DockerGithubHuggingfacevLLM开源项目文本生成模型模型加速深度学习
这是一个为JackFram/llama-160m模型设计的加速器项目,借鉴了Medusa推测解码架构的思想。该加速器通过改造MLP为多阶段结构,实现了基于状态向量和先前采样令牌的单token预测,有效提升了模型推理速度。项目支持与vLLM和Hugging Face TGI等工具集成,为大型语言模型的高效部署提供了实用解决方案。加速器的训练过程轻量化,能够在短时间内完成,适用于各种规模的生成式模型。
fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库
Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型
fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。
sentence-transformers - 多语言文本和图像嵌入向量生成框架
GithubSentence Transformers向量表示开源项目深度学习自然语言处理预训练模型
sentence-transformers是一个基于transformer网络的框架,用于生成句子、段落和图像的向量表示。该项目提供了多语言预训练模型,支持自定义训练,适用于语义搜索、相似度计算、聚类等场景。这个开源工具在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色,为研究人员和开发者提供了便捷的嵌入向量生成方案。
LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架
GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容
LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务,减少延迟和成本,同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例,LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型,包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升,是处理复杂问题的理想工具。
llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架
API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目
LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架,支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置,它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行,兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成,大大简化了LLM的应用开发过程,使其强大功能更易于开发者使用。
vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台
GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量
vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台,具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型,兼容多种硬件设备,支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。
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