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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。

Determined AI - 开源深度学习平台助力模型训练和优化
AI工具GPU资源分布式训练模型训练深度学习超参数调优
Determined AI是一个开源深度学习训练平台,集成了超参数调优和分布式训练功能。该平台支持多种深度学习框架,可在云端或本地运行,提供资源管理、实验跟踪和结果可视化等功能。它能显著加快模型训练速度,提高模型精度,让研究人员更专注于模型开发而非基础设施管理,从而提升深度学习团队的整体效率。
mistral-7b-instruct-v0.3 - 高效finetune解决方案,减少内存占用提升速度
GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能提升模型神经网络调优
这款通过Unsloth技术的Google Colab笔记本集合,简化了Mistral、Gemma和Llama等AI模型的finetune过程。简单操作即可提高模型速度超过两倍,并显著降低内存占用,同时允许将优化的模型导出为GGUF、vLLM,或上传至Hugging Face,适合初学者使用。
aphrodite-engine - 开源高性能语言模型推理引擎
AI加速AphroditeGithub开源项目推理引擎语言模型量化技术
Aphrodite是一个开源的语言模型推理引擎,采用vLLM的分页注意力机制实现高效推理。它支持连续批处理、多种量化方法和分布式推理,可为大规模用户提供快速服务。该引擎还具备多种采样方法和8位KV缓存,能够处理更长的上下文并提高吞吐量。Aphrodite目前作为PygmalionAI的官方后端引擎使用。
smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦
GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化
smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术,包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例,展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型,以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度,使模型更好地适应各种硬件环境。
chatglm-maths - ChatGLM-6B数学运算能力优化项目
ChatGLM-6BGithubLORAPPO开源项目微调数学计算
该项目旨在优化ChatGLM-6B模型的整数和小数四则运算能力。项目采用LORA、PPO等多种训练方法,支持GPU和CPU环境。内容包括自动生成的训练样本、微调数据集、LORA权重,以及环境配置和使用说明。这一工具主要面向开发者和研究人员,用于提升大语言模型的数学计算表现。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具,支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度,支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练,并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外,新版本还增加了PiSSA算法,且支持多种开发平台如Colab和DSW,适合高质量文本生成和智能应用开发。
Efficient-Deep-Learning - 深度神经网络压缩和加速方法综述
Github开源项目权重量化模型加速知识蒸馏神经网络压缩网络剪枝
此项目汇总了深度神经网络压缩和加速的多种方法,涵盖神经架构设计、剪枝、量化、矩阵分解和知识蒸馏等技术。重点介绍了剪枝(含彩票假设)、知识蒸馏和量化等领域的研究进展,并提供了大量相关论文摘要。项目还收录了初始化剪枝和高效视觉Transformer等相关资源,为该领域的研究和开发提供了全面参考。
betty - 简化广义元学习和多层优化的自动微分库
BettyGithubPyTorch元学习多层优化开源项目自动微分库
Betty是一个基于PyTorch的自动微分库,专注于简化广义元学习和多层优化的实现。它通过Problem类和Engine类提供模块化接口,支持元学习、超参数优化等大规模应用。Betty集成了多种梯度近似方法和分布式训练功能,为复杂GML/MLO程序的开发提供了灵活高效的解决方案。
S-LoRA - 大规模并发LoRA适配器高效服务系统
GPU内存优化GithubLoRA适配器S-LoRA大语言模型开源项目批处理推理
S-LoRA系统针对大规模LoRA适配器服务进行优化。采用统一分页、异构批处理和新型张量并行策略,提高内存管理效率和GPU利用率。相较现有技术,S-LoRA提升吞吐量4倍,显著增加可服务适配器数量。这一突破为大规模定制语言模型部署开辟新途径。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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