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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。

Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS
GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器
该项目采用非自回归Transformer技术,集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术,如Fastformer和Long-Short Transformer,力求在文本到语音转换领域取得领先成果。
TensorRT-LLM - NVIDIA开发的大型语言模型推理优化工具
AI推理GPU加速GithubNVIDIATensorRT-LLM大语言模型开源项目
TensorRT-LLM是一个用于优化大型语言模型推理的开源工具。它提供Python API来定义模型和构建TensorRT引擎,支持多GPU和多节点部署。该工具集成了多种量化技术,如INT4/INT8权重量化和SmoothQuant,以提升性能和降低内存占用。TensorRT-LLM预置了多个常用模型,可根据需求进行修改和扩展。
OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化
GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调
OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用,兼容Hugging Face模型和数据集,性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF,能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性,同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性,为大规模语言模型优化提供了强大支持。
colab - 开源自然语言处理库
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
Transformers是一个开源的自然语言处理库,提供预训练模型和工具。支持文本分类、问答等多种NLP任务,适用于研究和实际应用。库定期更新,集成新技术,为开发者和研究人员提供丰富资源。
ai-reference-models - 提供在Intel硬件上运行的优化深度学习模型资源
GithubIntel AI Reference ModelsIntel Xeon ScalableTransformer优化开源项目深度学习
该存储库含有预训练模型、示例脚本、最佳实践和详细教程,针对优化机器学习模型在Intel® Xeon® 可扩展处理器和Intel® 数据中心GPU上的表现。文档涵盖了使用TensorFlow和PyTorch进行推理与训练的详细步骤,并提供了针对Sapphire Rapids和Intel® Data Center GPU Flex及Max系列的性能优化指南,展示了在最佳硬件配置下的AI性能。
faster-whisper-large-v3-turbo-ct2 - 基于Whisper large-v3的多语言语音识别模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper多语言支持开源项目模型语音识别
这是一个基于OpenAI Whisper large-v3模型优化的CTranslate2版本,专注于高效的语音识别。该模型支持100多种语言的转录,兼具准确性和速度。通过faster-whisper库,可以便捷地进行音频转录。模型采用FP16格式存储,计算类型可灵活调整。这为语音识别应用的开发提供了一个强大的工具。
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。
Transformers-Recipe - 学习与应用Transformer的指南
AttentionGithubNLPTransformer开源项目强化学习计算机视觉
该指南为自然语言处理(NLP)及其他领域的学习者提供了丰富的Transformer学习资源,包括基础介绍、技术解析、实际实现和应用。通过精选的文章、视频和代码示例,帮助用户深入掌握Transformer模型的理论与实践。
faster-whisper-small - 多语言语音识别的高效CTranslate2模型转换
CTranslate2GithubHuggingfaceOpenAIWhisper small开源项目模型模型转换音频识别
faster-whisper-small项目将openai的whisper-small模型转换为CTranslate2格式,支持多语言自动语音识别,采纳FP16精度以优化性能。此模型可用于CTranslate2基础项目,如faster-whisper,为开发者提供高效的语音转录方案。
xlnet-large-cased - 基于排列语言建模的先进NLP工具
GithubHuggingfaceTransformer-XLXLNet开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLNet大型模型是一种基于英语数据预训练的先进自然语言处理工具。该模型采用新颖的广义排列语言建模方法,结合Transformer-XL架构,在处理长文本上下文时展现出卓越性能。XLNet在问答、自然语言推理、情感分析及文档排序等多项任务中均取得了领先成果。这一模型主要用于下游任务的微调,尤其适合需要分析完整句子的序列分类、标记分类或问答等应用场景。
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