grokfast

放大低频梯度加速模型泛化

Grokfast 机器学习梯度下降过拟合泛化 Github 开源项目

Grokfast是一种创新的机器学习优化方法,通过放大参数梯度的低频成分来加速模型泛化。该方法可将原本需数万次迭代的泛化过程缩短50倍以上,仅需添加几行代码即可实现。Grokfast适用于图像、语言和图形等多种任务,为研究突然泛化现象提供了实用工具。项目开源了代码实现,并提供了详细的使用说明和实验复现指南。

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Huggingface

介绍相关项目

min-max-gpt - 为大规模GPT模型训练优化的开源框架

GPU训练GithubminGPT分布式训练大规模模型开源项目深度学习

min-max-gpt是一个针对大规模GPT模型训练优化的开源项目。该框架集成了muP初始化、混合精度训练、FSDP和DeepSpeed Zero-3等技术，并提供了不依赖Hugging Face的训练选项。这使得研究人员和开发者能够更灵活地控制训练过程。项目已在8块80GB A100 GPU上成功训练20B参数模型，展现了其在大规模语言模型训练方面的能力。

Meta-Llama-3.1-8B - Unsloth技术加速大语言模型微调并显著降低资源消耗

GithubHuggingfaceUnsloth开源项目微调性能优化模型语言模型

Meta-Llama-3.1-8B项目采用Unsloth技术优化大语言模型微调过程。该技术可将Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍，同时减少70%的内存占用。项目提供多个免费Google Colab笔记本，支持Llama-3 8b、Gemma 7b和Mistral 7b等主流模型的快速微调。这些笔记本设计简单直观，初学者只需添加数据集并运行，即可获得性能显著提升的模型。

zephyr-sft-bnb-4bit - 通过Unsloth技术快速优化Mistral等模型的内存使用

GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目微调性能优化模型节省内存

该项目使用Unsloth技术实现了Mistral、Gemma和Llama等模型的快速微调，显著降低内存使用率。用户可以通过简单的操作获得优化后的模型，支持导出为GGUF、vLLM或上传至Hugging Face。此方法特别适用于内存要求高的模型，并免费提供初学者友好的工具。

LOMO - 大规模语言模型的低内存全参数微调技术

AdaLomoGithubLOMO优化器低内存优化大语言模型开源项目

LOMO和AdaLomo是为大规模语言模型训练设计的低内存优化算法。通过融合梯度计算和参数更新，这些技术显著减少内存使用，使单GPU设备能实现全参数微调。AdaLomo提供自适应学习率和分组更新归一化，在内存效率和性能上与AdamW相当。这些算法已集成至多个主流深度学习框架，为资源受限环境中的大模型训练提供高效方案。

lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案

AIGithubPyTorchlightning-flash开源项目模型训练深度学习

Lightning Flash提供多任务和多数据领域的AI解决方案，用户只需三步即可完成数据加载、模型配置和微调。项目支持多种预训练模型和优化策略，简化深度学习工作流程，适用于各种数据域和任务类型。其功能包括模型预测、训练策略、优化器和调度器选择，以及自定义数据变换。Flash旨在让用户无需自行开发复杂的研究框架，即可在生产环境中应用AI模型。

wavegrad - 由Google Brain设计的高效神经声码器

GithubWaveGrad多GPU训练开源项目神经声码器预训练模型高质量合成

WaveGrad是由Google Brain团队设计的神经声码器，专业于将对数缩放的Mel频谱图转换为波形。此项目提供稳定训练、合成、混合精度训练以及多GPU支持，且支持命令行和API推理接口，配备预训练模型。易于安装，支持通过pip和GitHub进行安装。其多GPU训练和混合精度训练提升了处理效率，适合需进行高效音频处理的开发者。

Mistral-Nemo-Instruct-2407 - 快速高效的模型微调工具，降低内存消耗

GithubGoogle ColabHuggingfaceMistralUnsloth开源项目微调性能优化模型

利用Unsloth技术，在简化操作的同时，在Google Colab环境下实现模型微调，速度提升至5倍，内存使用降低70%。界面设计便于数据集上传和模型优化，并支持导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。兼容多种模型如Llama、Gemma、Mistral等，即便大型模型也可显著加快微调过程。

Megatron-LM - 优化GPU训练技术加速大规模Transformer模型

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。

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。

autogluon - 自动化机器学习工具，简单实现高精度预测

AutoGluonGithubPython开源项目机器学习深度学习自动化

AutoGluon简化了机器学习任务，让用户可以在图像、文本、时间序列和表格数据上轻松训练和部署高精度模型。它支持Python 3.8至3.11，并可在Linux、MacOS和Windows上运行。只需几行代码即可快速构建端到端机器学习模型，提供详细的安装指南、快速入门教程和丰富的资源，适合各层次用户的需求。

相关项目

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