zeta - 通过模块化组件提升AI模型开发速度

Zeta 项目介绍

项目背景

Zeta 项目是一个致力于加速人工智能模型开发的框架。它通过提供模块化、高性能和可扩展的构建模块，使得开发最先进的AI模型的速度提高了80%。项目的初衷是解决在构建神经网络时常见的代码库混乱、模块性能低下等瓶颈问题。

核心理念

Zeta 强调易用性、模块化和性能，帮助用户快速原型化、训练并优化最新的顶级神经网络模型，并将其投入生产。Zeta 被应用于数百种模型中并提供大量示例以方便入门。

安装与使用

用户可以通过以下命令安装Zeta：

pip3 install -U zetascale

一旦完成安装，用户可以使用 Zeta 提供的各种模块化功能，如下所示：

创建模型示例

下面展示了如何创建一个基于多查询注意力机制的简单模型：

import torch
from zeta import MultiQueryAttention

model = MultiQueryAttention(dim=512, heads=8)
text = torch.randn(2, 4, 512)
output, _, _ = model(text)
print(output.shape)

Zeta 提供的主要功能组件

SwiGLU

SwiGLU 是一种激活函数，通过门控机制选择性地传递信息，实现非线性变换：

import torch
from zeta.nn import SwiGLUStacked

x = torch.randn(5, 10)
swiglu = SwiGLUStacked(10, 20)
print(swiglu(x).shape)

RelativePositionBias

该模块通过量化位置间的距离来辅助注意力机制，提供相对位置偏差：

import torch
from zeta.nn import RelativePositionBias

rel_pos_bias = RelativePositionBias()
bias_matrix = rel_pos_bias(1, 10, 10)

其他模块

FeedForward：执行输入张量的前馈操作。
BitLinear：通过线性变换完成量化和去量化。
PalmE：类似于GPT4等多模态模型架构。
Unet：知名的卷积神经网络架构。
VisionEmbeddings：将图像转化为可处理的补丁嵌入。
niva：着重特定层权重的动态量化。
FusedDenseGELUDense 与 FusedDropoutLayerNorm：通过融合内核加速模型。
Mamba 和 FiLM：提供全新的模型架构和特征调谐机制。

项目的测试与社区参与

Zeta 提供了一整套预提交钩子和测试框架，供开发者验证代码质量。用户可以通过CI工作流和本地运行测试套件来确保代码的正确性。

参与贡献

Zeta 为开源项目，欢迎社区贡献者加入。用户可以通过提交问题、请求新功能或者参与项目路线讨论等方式参与。

许可证与引文

Zeta 遵循 Apache 许可证。如果需要引用此项目，以下是引用格式：

@misc{zetascale,
    title = {Zetascale Framework},
    author = {Kye Gomez},
    year = {2024},
    howpublished = {https://github.com/kyegomez/zeta},
}

Zeta 是一个充满前景的项目，不仅为开发者提供了强大的工具集，还为推动AI技术进步贡献了一份力量。希望通过这个项目，更多开发者能轻松地进行AI模型的开发与创新。