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简化广义元学习和多层优化的自动微分库

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。

ByteTransformer - 为BERT类Transformer优化的高性能推理库
BERTByteTransformerGithubNVIDIA GPUTransformer开源项目高性能
ByteTransformer是一个为BERT类Transformer优化的高性能推理库,支持Python和C++ API,兼容固定长度和可变长度Transformer。通过对BERT例程中的QKV编码、软最大值、前馈网络、激活、层归一化和多头注意力机制进行优化,ByteTransformer为字节跳动的内部推理系统提升了性能。基准测试结果显示,相较于PyTorch、TensorFlow、FasterTransformer和DeepSpeed,ByteTransformer在A100 GPU上的推理速度更快。
pennylane - 跨平台量子计算与机器学习Python库
GithubPennyLane开源项目自动微分量子化学量子机器学习量子计算
PennyLane是一个跨平台的Python库,专注于量子计算、量子机器学习和量子化学。集成了PyTorch、TensorFlow、JAX和NumPy等流行框架,支持量子硬件上的机器学习。支持即时代码编译和多种量子后端,提供自动微分功能,并包括量子模拟器和优化工具,便于快速原型设计。
mmengine - 深度学习训练引擎支持大规模模型训练和多种策略
GithubMMEngineOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习训练引擎
MMEngine是基于PyTorch的深度学习模型训练基础库,作为OpenMMLab代码库的训练引擎。它集成主流大规模模型训练框架,支持混合精度训练等多种策略,提供友好的配置系统和主流监控平台支持。MMEngine不仅适用于OpenMMLab项目,还可广泛应用于其他深度学习项目。
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。
gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具
GPU加速GPyTorchGaussian processGithubKISS-GPPyTorch开源项目
GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库,旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速,并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法,同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。
tutel - Tutel:现代动态训练和推理的优化混合专家实现
CUDAGithubMoEPytorchROCmTutel开源项目
Tutel MoE是一种优化的专家混合实现,支持Pytorch、CUDA、ROCm和CPU等多种框架和硬件。它加速了动态训练和推理,并提供了多项功能更新,例如tensorcore选项、自定义专家扩展和NCCL超时设置。Tutel支持灵活配置和转换工具,适用于多节点和多GPU分布式模式。用户可以轻松集成和测试Tutel,并通过详尽的示例和文档获得技术支持。
bayesian-torch - 贝叶斯神经网络层和不确定性估计的PyTorch扩展库
Bayesian-TorchGithubPyTorch不确定性估计变分推断开源项目深度学习
Bayesian-Torch是PyTorch的扩展库,用于在深度学习模型中实现贝叶斯推理和不确定性估计。它提供贝叶斯层,支持将确定性神经网络转换为贝叶斯形式。库包含变分推理、MOPED、量化和AvUC损失等功能,适用于不确定性感知应用。研究人员和开发者可利用Bayesian-Torch构建更可靠、可解释的AI模型。
gemma_pytorch - Gemma模型的官方PyTorch实现及多平台推理支持
AI模型GemmaGithubPyTorch开源项目机器学习自然语言处理
gemma_pytorch项目是Gemma模型的官方PyTorch实现,支持CPU、GPU和TPU多平台推理。项目提供PyTorch和PyTorch/XLA两种实现,涵盖2B、7B、9B和27B等多个模型变体及量化版本。通过Docker可快速部署环境并进行推理。项目还包含最新的Gemma v2和CodeGemma模型支持,为用户提供全面的Gemma模型应用方案。
embetter - 提供简洁易用的文本和图像嵌入模型集成工具
Githubembetter嵌入开源项目机器学习自然语言处理计算机视觉
embetter是一个兼容scikit-learn的Python库,专注于文本和图像嵌入模型。该库集成了Sentence-Transformers、CLIP等多种预训练模型,便于在机器学习流程中使用。其简洁的设计支持批量处理和增量学习,适用于快速概念验证和批量标记。embetter能与bulk和scikit-partial等工具良好配合,为开发者提供灵活的嵌入解决方案。
wandb - 专注于机器学习流程优化的工具
GithubWeights & Biases开源项目数据可视化机器学习模型管理模型训练
Weights & Biases(简称W&B)是一个专注于机器学习流程优化的工具,它通过追踪和可视化机器学习的各个阶段——从数据集处理到模型部署——以提高开发效率。W&B 允许用户在一处平台上管理和比较多个实验,便捷地监控实验的运行效果及进度。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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