Sophia

高效的二阶随机优化算法

Sophia是一种新型二阶随机优化算法，利用Hessian矩阵对角线的低成本随机估计和裁剪机制来优化模型训练。相比Adam算法，Sophia在预训练损失、计算量和训练时间方面表现更优，可将训练成本降低50%。此算法易于集成，无需特殊模型架构或基础设施，适用于各类机器学习项目。

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介绍相关项目

Sophia - 随机二阶优化器提升语言模型预训练效率

GithubSophia优化器开源项目机器学习语言模型预训练

Sophia是一种为大规模语言模型预训练设计的随机二阶优化器。它通过支持更大学习率，提高了训练速度和模型性能。该项目提供Sophia-G优化器的实现，包含超参数调优指南和GPT-2训练脚本，方便研究人员应用这一优化技术。Sophia适用于GPT-2等不同规模的模型，展现了良好的扩展性。

Adam-mini - 减少内存消耗并提升模型效能的高效优化器

Adam-miniGithub优化器内存效率分布式训练开源项目深度学习

Adam-mini是一种新型优化器，通过创新的参数分块和学习率分配方法，将内存占用比AdamW降低45%到50%，同时维持或提高模型性能。它支持多种分布式框架，可用于预训练、监督微调和RLHF等任务。Adam-mini基于Hessian结构相关原则，为大规模模型训练提供了高效解决方案。

DeepSpeed - 一个深度学习优化库，专为大规模模型训练和推理设计

DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理

DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件，专为大规模模型训练和推理设计，能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理，兼容各种计算环境，从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外，DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就，提供极低的延迟和极高的处理速率。

Phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth工具提升深度学习模型微调速度与内存效率

GithubGoogle ColabHuggingfaceUnslothtransformers开源项目机器学习模型模型微调

项目通过提供免费、易于使用的Google Colab笔记本，便于在微调Phi-3.5、Llama 3.1、Mistral等深度学习模型时实现更高效的速度与内存管理，内存使用减少达74%。用户只需添加数据集并执行所有代码，便可获得加速至最高3.9倍的微调模型，支持导出多种格式或上传至Hugging Face平台。Colab快捷方式有效简化模型微调过程，适用于文本生成和对话模板。

codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案：提升效率与内存节约

GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型

CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术，加速多个深度学习模型的微调，包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍，内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook，用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程，适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源，提高模型性能，是开发者提升生产力的有力助手。

AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台

AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习

AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。

Adan - 快速优化深度学习模型的新方法

AdanGithubPyTorch优化器开源项目梯度下降深度学习

Adan是一种新型优化算法,结合适应性学习率和Nesterov动量,旨在加速深度学习模型训练。它在计算机视觉、自然语言处理和大规模语言模型等多个领域表现优异。相比Adam和AdamW,Adan通常能使用更大的学习率,训练速度提升5-10倍,同时保持或提高模型精度。目前,Adan已被NVIDIA NeMo、Meta AI D-Adaptation等多个知名深度学习框架和项目采用。

Qwen2-0.5B - 使用Unsloth提升微调效率和内存优化

GithubHuggingfaceLlamaQwen2Unsloth内存优化开源项目快速微调模型

Unsloth提供的工具支持在Google Colab上微调多种模型，如Llama、Gemma、Mistral等，速度提升可达5倍，内存使用减少至74%。简便的操作流程允许用户快速上传数据集并运行所有步骤，生成优化后的模型，支持导出和上传至各大平台，显著提高微调效率，是开发和测试AI模型的可靠工具。

sparseml - 神经网络优化工具，简化代码实现高效稀疏模型

GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化

SparseML是开源模型压缩工具包，使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX，并与DeepSparse结合，在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化，兼容主流NLP和CV模型，如BERT、YOLOv5和ResNet-50，实现推理速度和模型大小的显著优化。

model-optimization - TensorFlow 模型优化工具包, 支持量化和稀疏化

GithubKerasTensorFlow Model Optimization Toolkit剪枝开源项目机器学习模型量化

TensorFlow Model Optimization Toolkit 提供稳定的 Python API，帮助用户通过量化和稀疏化技术优化机器学习模型，包括针对 Keras 的专用 API。该工具包还提供详细的安装指南、教程和 API 文档，显著提升模型在部署和执行时的性能。该项目由 TensorFlow 团队维护，并遵循其行为准则，开发者可以通过 GitHub 提交问题和贡献代码。

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