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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。

academic-budget-bert - 学术预算下的BERT模型高效训练方案
BERTGithub开源项目微调深度学习自然语言处理预训练
该项目提供一套脚本,用于在有限计算资源和时间预算下预训练和微调BERT类模型。基于DeepSpeed和Transformers库,项目实现了时间感知学习率调度和混合精度训练等优化技术。此外,还包含数据预处理、检查点保存和验证调度等功能,并提供训练命令生成工具。这些方法使研究人员能在学术预算限制内高效训练大型语言模型。
hyperopt - Python库Hyperopt助力机器学习超参数优化
GithubHyperoptPython库分布式计算开源项目机器学习超参数优化
Hyperopt是一个强大的Python库,专门用于复杂搜索空间中的超参数优化。它支持实值、离散和条件维度,提供随机搜索、TPE等多种算法。通过Apache Spark和MongoDB实现并行化,Hyperopt能够显著提高机器学习模型的调优效率。作为开源项目,它为机器学习领域提供了高效的超参数优化解决方案,正在被广泛应用于加速模型开发和性能优化。
determined - 深度学习平台,支持分布式训练与超参数调优
DeterminedGithubPyTorchTensorFlow分布式训练开源项目深度学习平台
Determined平台兼容PyTorch和TensorFlow,提供分布式训练、超参数调优和资源管理,降低云端GPU成本并支持实验追踪分析和可复现性。通过Python库、命令行界面和Web用户界面,用户能够轻松构建和管理模型,支持本地和云端部署,包括AWS和GCP。丰富的文档和示例帮助快速上手,通过用户指南、社区支持和贡献者指南,确保完整平台功能的利用。
bolt - 增强深度学习模型部署的高效轻量级库
BoltGithub华为开源项目推理精度模型转换深度学习
Bolt是一款轻量级深度学习库,旨在提升模型部署效率。它支持Caffe、ONNX、TFLite和Tensorflow的模型转换,提供从FP32到1-BIT的多种推理精度,并适用于ARM和X86 CPU以及多种GPU。该库在华为多个部门广泛应用,具备高性能、丰富的图优化和高效的线程亲和性设置,提升时序数据处理效率。
geoopt - 黎曼流形优化的PyTorch扩展库
GithubPyTorchgeoopt开源项目流形深度学习黎曼优化
geoopt是一个专门用于黎曼流形优化的PyTorch扩展库。它提供多种黎曼流形、优化器和采样器,实现流形感知优化。该库支持自定义张量和参数,包括投影、平行传输等流形操作,以及RiemannianSGD、RiemannianAdam等优化器。geoopt适用于非欧几里得空间中的各类机器学习任务优化。
cython-blis - Python和Cython高性能线性代数库 简化BLAS操作
Cython BLISC扩展GithubPython开源项目性能优化线性代数
cython-blis是一个Python C扩展,提供Blis线性代数例程的快速实现。它支持从Python和Cython进行高效的BLAS类操作,专注单线程执行,针对机器学习推理等工作负载优化。该项目支持多种CPU架构,安装使用简便,适合需要高性能线性代数操作的开发者使用。
effort - LLM模型计算量实时优化的开源实现
GithubLLM模型推理bucketMul算法开源项目权重加载矩阵乘法计算效率优化
Effort是bucketMul算法的开源实现,支持实时调整LLM模型推理过程中的计算量。在Apple Silicon芯片上,50%effort可匹配常规矩阵乘法速度,25%effort则提供双倍速度,同时保持大部分输出质量。项目支持跳过加载次要权重,实现性能与质量的灵活平衡。Effort Engine提供预编译二进制文件,源代码基于Swift和Metal开发。
honeybee - 优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器
GithubHoneybee多模态大语言模型局部性增强投影器开源项目深度学习计算机视觉
Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异,提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集,包含详细的数据准备、训练和评估指南,为多模态AI研究和开发提供开源工具。
Py-Boost - Python实现的GPU加速梯度提升决策树库
GPU加速GithubONNX兼容Python库多输出训练开源项目梯度提升
Py-Boost是一个Python实现的GPU加速梯度提升决策树库。该项目提供简洁接口,支持GPU训练和推理,易于定制。特色功能包括SketchBoost算法高效处理多输出任务,以及ONNX格式支持。Py-Boost为研究和开发人员提供了探索梯度提升方法的灵活工具,同时保持了较高的运行效率。
super-gradients - 开源工具库简化SOTA计算机视觉模型的训练与部署
GithubSuperGradients开源项目模型训练深度学习计算机视觉预训练模型
Super-Gradients是一个专注于计算机视觉的开源深度学习库。它提供预训练SOTA模型和易用训练工具,支持分类、分割、检测等任务。该项目集成多种训练技巧,兼容主流部署框架,可快速将模型应用于生产。Super-Gradients适用于学术研究和工业应用,是一个高效的计算机视觉开发工具。
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