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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。

Endia - 面向科学计算的高性能动态数组库
EndiaGithubJIT编译动态数组库开源项目科学计算自动微分
Endia是一个专为科学计算设计的动态数组库,提供类似PyTorch、Numpy和JAX的功能。它支持自动微分、复数运算、双重API接口和JIT编译。Endia可进行命令式和函数式编程,计算任意阶导数,适用于高级科学应用。该项目注重代码清晰度和教育价值,致力于推动AI和科学计算领域的进步。
pytorch-lr-finder - PyTorch学习率范围测试工具
GithubPyTorch优化器学习率开源项目深度学习神经网络
pytorch-lr-finder是一个基于PyTorch的学习率范围测试工具,实现了Leslie N. Smith论文中的方法和fastai的改进版本。通过在预训练阶段调整学习率,帮助用户确定最佳学习率。工具支持梯度累积和混合精度训练,适用于多种深度学习任务。简洁的API和可视化功能便于优化神经网络训练过程。
autonomous-learning-library - PyTorch深度强化学习库助力智能代理开发
GithubPyTorch开源项目智能体深度强化学习算法实现自主学习库
autonomous-learning-library是基于PyTorch的深度强化学习库,为快速构建和评估智能代理提供丰富组件。库中包含灵活的函数近似API、多种内存缓冲区和环境接口,并实现了A2C、DQN、PPO等主流算法。支持Atari、经典控制和机器人仿真等环境,集成Tensorboard等工具便于实验监控。该库特别强调模块化设计,便于研究人员快速实现和测试新想法。同时提供完整文档和示例项目,降低了强化学习研究的入门门槛。
Megatron-LM - 优化GPU训练技术 加速大规模Transformer模型
GPU优化GithubMegatron-CoreMegatron-LM分布式训练大语言模型开源项目
Megatron-LM框架利用GPU优化技术实现Transformer模型的大规模训练。其Megatron-Core组件提供模块化API和系统优化,支持自定义模型训练。该项目可进行BERT、GPT、T5等模型预训练,支持数千GPU分布式训练百亿参数级模型,并提供数据预处理、模型评估和下游任务功能。
GPBoost - 融合树提升与高斯过程的先进机器学习库
GPBoostGithub开源项目机器学习树提升混合效应模型高斯过程
GPBoost是一个创新机器学习库,融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型,主要用C++编写,提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势,提高预测函数学习效率,优化高基数分类变量处理,并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。
LibMTL - 基于PyTorch的多任务学习开源库,支持多种架构和优化策略
GithubLibMTLPyTorch多任务学习开源库开源项目算法
LibMTL是一个基于PyTorch的开源库,专为多任务学习(MTL)设计。它提供了一致的代码库和评估流程,支持多种架构和优化策略,涵盖多个领域的基准数据集。LibMTL采用模块化设计,允许用户灵活添加自定义组件或调整现有算法,方便开发新策略或应用于新场景。详尽的文档确保不同经验水平的开发者都能轻松使用。
torchtune - PyTorch原生库助力简化大语言模型开发
GithubLLMPyTorchtorchtune开源项目微调模型训练
torchtune是一个PyTorch原生库,专为简化大语言模型(LLM)的创建、微调和实验而设计。该库提供了主流LLM的PyTorch实现、易用的微调技术配方、YAML配置文件和多种数据集格式支持。torchtune注重与生态系统工具集成,如Hugging Face、EleutherAI评估工具和PyTorch FSDP等。支持多种模型和微调方法,并优化内存效率,适配不同硬件环境。
tinygrad - 简化深度学习和加速器开发的轻量级框架
Githublazinesstinygrad加速器支持开源项目深度学习框架神经网络
tinygrad是一个轻量级深度学习框架,定位于PyTorch和micrograd之间。其极简设计使其成为最易添加新加速器的框架之一,支持推理和训练功能。该框架能够运行LLaMA和Stable Diffusion等复杂模型,并具有延迟计算等特性。tinygrad支持GPU、CUDA、METAL等多种加速器,且易于扩展。目前处于alpha阶段,但发展迅速,有望在未来推出专用芯片。
nevergrad - 无梯度优化库 支持多种参数类型
GithubNevergradPython库优化平台参数化开源项目无梯度优化
Nevergrad是一个Python 3.8+开源无梯度优化库,支持连续、离散变量及混合参数空间的优化。它提供简洁的API,用于函数最小化和超参数调优等任务。库中包含多种优化算法,如NGOpt,可处理高维和非凸优化问题。Nevergrad适用于机器学习、科学计算和工程领域的优化任务。
lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案
AIGithubPyTorchlightning-flash开源项目模型训练深度学习
Lightning Flash提供多任务和多数据领域的AI解决方案,用户只需三步即可完成数据加载、模型配置和微调。项目支持多种预训练模型和优化策略,简化深度学习工作流程,适用于各种数据域和任务类型。其功能包括模型预测、训练策略、优化器和调度器选择,以及自定义数据变换。Flash旨在让用户无需自行开发复杂的研究框架,即可在生产环境中应用AI模型。
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