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LibMTL

基于PyTorch的多任务学习开源库,支持多种架构和优化策略

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。

pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架
GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习
PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架,利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型,支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测,安装简便,易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。
lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架
GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目
该项目提供统一框架,用于评估生成式语言模型,通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项,旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等,也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。
OPUS-MT-train - 用于训练多语言神经机器翻译模型的开源工具集
GithubOpus-MT多语言翻译开源软件开源项目机器翻译模型训练
OPUS-MT-train是一个开源的神经机器翻译模型训练工具集。它基于MarianNMT和OPUS数据集,提供了模型训练、评估和发布的完整脚本。该项目包含丰富的预训练模型,支持多语言翻译,并附有详细文档和教程。OPUS-MT-train适用于CSC HPC集群环境,包含了安装、设置和使用的详细说明。它还提供了低资源语言模型训练和Tatoeba翻译挑战等教程,致力于推动神经机器翻译技术的普及,为研究人员和开发者提供了实用的工具,有助于推进神经机器翻译技术的研究和应用。
pytorch_tabular - 表格数据深度学习的简易化解决方案
GithubPyTorchPyTorch Lightning开源项目标签数据模型定制深度学习
PyTorch Tabular是一个开源库,旨在简化表格数据的深度学习应用。该库具有低阻力易用性、易于定制和可扩展性,基于PyTorch和PyTorch Lightning构建。提供如TabNet、NODE和GATE等多种模型选择,适用于研究和实际应用。详细的文档和简单的安装流程使用户能够快速上手和自定义模型,提高机器学习任务的效率和性能。
mlc-en - 开源机器学习编译器构建工具
GithubMLC字体安装开源项目机器学习编译器构建
MLC(Machine Learning Compiler)是一个开源的机器学习编译器构建工具。它提供了完整的安装指南和构建流程,支持生成HTML和PDF格式文档。MLC使用Conda管理环境,集成d2l-book简化文档构建,并包含详细的字体安装说明。该项目适合研究人员和开发者学习和实践机器学习编译器开发。
torchmetrics - 100+ PyTorch 指标实现的集合,以及一个易于使用的 API 来创建自定义指标
GithubPyTorchTorchMetrics分布式训练度量开源项目机器学习
TorchMetrics提供超过100种PyTorch指标的实现,拥有易用的API和支持自定义指标的功能,优化分布式训练并减少样板代码。它支持自动批次累积和设备同步,模块化设计使得指标可以自动放置在正确的设备上,并兼容PyTorch Lightning。覆盖音频、分类、检测、图像等多个领域,并提供可视化工具,便于理解机器学习算法。
mlp - 多层感知器实现n-gram语言模型的开源项目
GithubPyTorch多层感知器开源项目神经网络自动微分自然语言模型
该项目基于Bengio等人2003年的论文,实现了多层感知器(MLP)作为n-gram语言模型。项目提供C、NumPy和PyTorch三种实现,展示了从底层操作到高级抽象的不同层次。通过对比,突出了PyTorch在Tensor处理、自动微分和深度学习层构建方面的优势。相比传统n-gram模型,此方法以较少参数实现更低验证损失,但训练成本较高。
xmtf - 通过多任务微调提升跨语言泛化能力
BLOOMZGithubmT0xP3多任务微调开源项目跨语言泛化
XMTF项目探索了通过多语言多任务微调来增强模型的跨语言泛化能力。研究者基于BLOOM和mT5模型,使用xP3数据集进行微调,开发了BLOOMZ和mT0系列模型。这些模型在46种语言的13个任务上接受训练,展现出显著的跨语言和跨任务迁移学习能力。项目公开了完整的数据处理流程、模型训练方法和评估体系,为自然语言处理领域的跨语言研究提供了重要参考。
segmentation_models.pytorch - 基于PyTorch的神经网络图像分割库
GithubPyTorch图像分割开源项目神经网络编码器预训练模型
segmentation_models.pytorch 是一个基于 PyTorch 的图像分割库,提供9种分割模型架构和124种编码器。该库 API 简洁,支持预训练权重,并包含常用评估指标和损失函数。它适用于研究和实际应用中的各种图像分割任务,是图像分割领域的实用工具。
model_optimization - 开源神经网络模型压缩与优化工具集
GithubMCTModel Compression Toolkit开源项目模型压缩神经网络优化量化
Model Compression Toolkit (MCT)是一个专注于神经网络模型优化的开源项目,旨在满足高效硬件约束下的部署需求。MCT提供多种量化方法,包括训练后量化和基于梯度的训练后量化,同时支持数据生成和结构化剪枝等功能。此工具集还具备针对特定目标平台的优化能力,为研究人员和开发者提供了全面的模型压缩解决方案。
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