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简化广义元学习和多层优化的自动微分库

Betty自动微分库元学习多层优化PyTorchGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
gemma-2-9b-it-bnb-4bit - 基于Unsloth框架的语言模型量化微调方案
GemmaGithubHuggingfaceUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
基于Gemma 2 9B模型开发的4bit量化项目，通过Unsloth框架优化实现显存占用降低70%、训练速度提升2-5倍的性能表现。项目集成Colab环境，支持模型训练、GGUF格式导出及Hugging Face部署，为大语言模型的量化训练提供完整解决方案。
evotorch - 基于PyTorch的高性能进化计算库
EvoTorchGithubPyTorch优化算法开源项目强化学习进化计算
EvoTorch是一个基于PyTorch的开源进化计算框架，支持黑盒优化、强化学习和监督学习等多种优化问题。它实现了PGPE、CMA-ES和遗传算法等多种进化算法，并通过GPU加速和Ray分布式计算提高优化效率。EvoTorch设计简洁易用，适合解决各类复杂优化问题，为研究人员和工程师提供了强大的工具支持。
mlgb - 多模型支持的CTR预测和推荐系统库
CTR预测GithubMLGB开源项目推荐系统机器学习深度学习模型
MLGB是一个Python库，集成了50多种CTR预测和推荐系统模型，兼容TensorFlow和PyTorch框架。该库提供简洁的API，方便快速调用复杂模型。通过代码优化，MLGB实现了高效性能，为研究和工程实践提供了多样化的模型选择。
hidet - 用Python编写的开源深度学习编译器，主要优化NVIDIA GPU上的推理任务
CUDAGithubHidetONNXPyTorch开源项目深度学习编译器
Hidet是一个用Python编写的开源深度学习编译器，主要优化NVIDIA GPU上的推理任务。它能将PyTorch和ONNX模型编译成高效的CUDA内核，通过图级和算子级优化提升性能。Hidet易于集成，支持通过torch.compile优化PyTorch模型，为开发者提供了便捷的深度学习性能优化方案。
EET - Transformer模型推理加速引擎
AI模型EETGithubTransformer开源项目性能优化推理
EET是一个专注于Transformer模型的PyTorch推理加速引擎。它支持百川、LLaMA等大规模语言模型,提供int8量化功能,可在单GPU上高效运行超大模型。EET通过CUDA内核优化和量化算法显著提升多模态及NLP任务的推理性能,为Transformers和Fairseq提供开箱即用的加速方案。使用EET只需几行代码即可实现模型的高效部署与推理。
baal - 贝叶斯主动学习库助力深度学习优化
BaalGithub不确定性估计主动学习开源项目深度学习蒙特卡洛方法
Baal是一个开源的贝叶斯主动学习库，适用于工业应用和研究场景。该库提供多种主动学习方法，如蒙特卡洛Dropout和深度集成。Baal框架由四个核心组件构成，使实现主动学习流程变得简单高效。支持Python 3.8及以上版本，可通过pip或Poetry安装。Baal能有效减少数据标注工作量，提升模型性能，是机器学习领域的实用工具。
OpenDelta - 高效参数调整的开源工具包
GithubOpenDeltaPyTorchdelta tuningtransformers参数高效微调开源项目
OpenDelta是一个高效的开源调优工具包，通过添加少量参数进行调整，可实现如前缀调优、适配器调优、Lora调优等多种方法。最新版本支持Python 3.8.13、PyTorch 1.12.1和transformers 4.22.2。
pytorch-minimize - PyTorch多变量函数优化工具集
GithubPyTorch优化函数求解开源项目最小化自动微分
pytorch-minimize是PyTorch生态系统中的多变量函数优化工具集。它集成了BFGS、共轭梯度法和牛顿法等多种算法,支持CPU和GPU运算。该库利用自动微分技术计算精确导数,无需手动提供梯度。此外,它还提供约束优化和非线性最小二乘问题的解决方案,为确定性优化任务提供自动梯度计算和GPU加速支持。
fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库
Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型
fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。
xla - 提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具
GithubGoogle CloudPyTorch/XLATPU分布式计算开源项目深度学习
PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包，提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用，并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程，包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议，欢迎开源贡献。
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讯飞文书依托讯飞星火大模型，为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能，满足事务性工作的高频需求，帮助撰稿人节省精力，提高效率，优化工作与生活。

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