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Trace

创新AutoDiff工具助力AI系统端到端训练

Trace是微软开发的创新AutoDiff工具,旨在实现AI系统的端到端训练。该工具通过捕获和传播执行轨迹,扩展了反向传播算法的应用范围。Trace作为Python库,支持直接编写代码并优化特定部分,类似于PyTorch的使用方式。它可处理多种反馈类型,如数值奖励、损失函数、自然语言文本和编译器错误。Trace为AI系统优化提供了灵活且强大的解决方案,适用于各种复杂的AI训练场景。

AcmeTrace - 大规模语言模型工作负载数据集
AI实验室Acme TraceGithub工作负载开源项目数据集资源利用
AcmeTrace是一个来自上海人工智能实验室的大规模语言模型工作负载数据集,涵盖2023年3月至8月期间的数据。该数据集包含880,740个作业记录,其中470,497个为GPU作业,来自两个独立的GPU集群。这些数据为研究人员提供了分析大规模语言模型在数据中心开发特征的宝贵资源,支持相关学术研究。
tract - 神经网络推理工具,支持多种格式与优化
GithubNNEFONNXTensorFlowtract开源项目神经网络推理
`tract`是一款神经网络推理工具,支持读取和优化ONNX与NNEF格式。它提供多种神经网络模型的支持,并附有详尽的技术文档和应用实例,适用于移动设备和微控制器等多种应用场景。
bpftrace - Linux eBPF高级跟踪语言助力系统性能分析与调试
GithubLinuxbpftraceeBPF开源项目性能分析系统跟踪
bpftrace是适用于Linux eBPF的高级跟踪语言,专为最新Linux内核设计。它通过LLVM将脚本编译为BPF字节码,并利用libbpf和bcc与Linux BPF系统交互。支持内核和用户级动态跟踪、跟踪点等功能,语法融合了awk、C和DTrace等工具的特点。bpftrace为系统性能分析和调试提供了强大而灵活的工具,适合系统管理员和开发人员使用。
TraceMail - 邮件追踪解决方案:实时分析邮件互动数据
AI工具Chrome扩展TraceMail实时通知邮件分析邮件追踪
TraceMail是一款全面的邮件追踪解决方案,提供实时邮件追踪、链接点击分析和文档查看统计功能。通过Chrome扩展程序和直观界面,帮助优化邮件沟通策略,提升工作效率。支持无限追踪、多收件人和手动追踪等基础功能,并提供高级报告和AI助手服务。适用于营销、销售和客户服务等领域,TraceMail为用户提供邮件互动洞察,支持数据驱动决策。
viztracer - Python代码执行跟踪与可视化分析工具
GithubPython调试VizTracer代码执行跟踪可视化工具开源项目性能分析
VizTracer是一个低开销的Python代码执行跟踪和可视化工具,支持多线程、多进程、子进程和异步操作。无需修改源代码即可使用大部分功能,前端界面可流畅渲染GB级别的跟踪数据。VizTracer能记录详细的函数进入/退出信息,支持自定义事件和过滤器,并可生成火焰图。适用于Linux/MacOS/Windows平台,为开发者提供性能分析和调试支持。
tracecat - 集成了无代码工作流构建器、自动化代码编译器和企业级开源工具的安全自动化平台
GithubSOARSecOpsTracecat安全工程开源项目自动化工作流
Tracecat 是一个开源的 Tines 和 Splunk SOAR 替代方案,专为安全工程师设计。该平台集成了无代码工作流构建器、自动化代码编译器和企业级开源工具,使安全团队能够轻松创建、扩展和维护安全工作流。Tracecat 支持拖放界面和代码配置的自动化,并提供案例管理、仪表盘 UI 和命令行接口。适用于安全运营、安全工程师和 MDR,帮助快速构建和嵌入可扩展的安全工作流应用。
carbontracker - 深度学习模型训练碳足迹追踪与预测工具
AI训练Githubcarbontracker开源项目深度学习碳足迹能源消耗
carbontracker是一款开源工具,用于监测深度学习模型训练过程中的能耗和碳排放。它能实时追踪GPU和CPU能耗,提供当前和预测的碳足迹数据,并转换为直观的等效值。该工具兼容NVIDIA GPU、Intel CPU以及Slurm和Google Colab等环境,帮助AI研究人员评估和降低模型训练对环境的影响。
Trainer - 基于PyTorch的通用模型训练框架
GithubPyTorchTrainer多GPU训练实验日志开源项目模型训练
Trainer是一个基于PyTorch的开源模型训练框架,具有简洁的代码结构和灵活的优化控制。该框架支持自动优化、高级优化循环、批量大小查找、分布式训练和Accelerate集成。此外,Trainer提供回调功能、性能分析和多种实验日志记录选项,包括Tensorboard和ClearML等。这个框架适用于各类深度学习任务,能够简化训练流程并提升效率。
trl - 用于大型语言模型微调和对齐的开源工具库
GithubTRLTransformer大语言模型开源项目强化学习微调
TRL是一个开源的全栈工具库,专用于大型语言模型的微调和对齐。它支持监督式微调、奖励建模和近端策略优化等方法,适用于多种模型架构。该库基于Transformers构建,提供灵活的训练器和自动模型类,并集成Accelerate、PEFT等工具实现高效扩展。TRL还提供命令行界面,方便用户进行模型微调和交互。
btrace - 高效Android应用性能分析工具
Android开发Githubbtrace开源项目性能优化性能监控跟踪工具
btrace是一款开源的Android应用性能分析工具。它支持Windows平台,采用Java脚本语言,无需Python环境。通过优化数据处理,btrace大幅降低了内存占用和性能损耗。新增的渲染、Binder和线程创建等监控功能,为开发者提供全面的性能分析。btrace集成简单,配置灵活,是Android应用性能优化的有力工具。
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