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deepsparse

优化CPU上深度学习推理的高效稀疏性使用

DeepSparse是一个专为CPU优化的深度学习推理运行时,通过使用稀疏性显著加快模型推理速度。结合SparseML优化库,DeepSparse支持模型剪枝和量化,在CPU上实现卓越性能。支持各种计算机视觉和自然语言处理模型,包括BERT、ViT、ResNet、YOLOv5/8等。此外,DeepSparse现已支持高效的LLM推理,对稀疏量化模型实现多倍加速。可通过PyPI安装,并提供多种API便于部署。

sparseml - 神经网络优化工具,简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包,使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX,并与DeepSparse结合,在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化,兼容主流NLP和CV模型,如BERT、YOLOv5和ResNet-50,实现推理速度和模型大小的显著优化。
sparsify - 机器学习模型推理优化解决方案
GithubNeural MagicSparsify开源项目推理加速模型优化深度学习
Sparsify使用先进的剪枝、量化和蒸馏算法,在加速推理的同时保持模型精度。该工具由两部分组成:Sparsify Cloud,提供实验创建、管理和结果比较的在线平台;Sparsify CLI/API,作为Python包和GitHub库,支持本地实验运行与云端同步。当前版本正逐步转向大语言模型优化。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
docs - Neural Magic深度学习模型CPU性能优化平台
CPU优化GithubNeural Magic开源软件开源项目模型性能深度学习
Neural Magic开源平台提供了一系列工具,包括SparseML、Sparsify、SparseZoo和DeepSparse,用于优化CPU上的深度学习模型性能。这套软件组件支持选择、构建和运行高效率模型,使开发者能在标准CPU硬件上实现接近GPU级别的AI推理速度。
sparsezoo - 高效稀疏神经网络模型库
GithubNeuralmagicSparseZoo开源项目模型库深度学习稀疏化模型
SparseZoo是一个不断扩展的神经网络模型库,包含高度稀疏和稀疏量化模型,以及相应的稀疏化配方。它简化并加速深度学习模型的开发,帮助实现高效推理。用户可以通过API或云端访问这些模型及其配方,并进行迁移学习或配方迁移。SparseZoo支持多种稀疏化算法和不同推理性能的模型,并提供全面的文档和社区支持。
bge-large-en-v1.5-quant - 量化ONNX模型增强句子编码效率和性能
DeepSparseGithubHuggingfaceSparsify嵌入开源项目推理模型量化
该量化ONNX模型旨在利用DeepSparse加速bge-large-en-v1.5嵌入模型,提升句子编码效率。通过Sparsify实现的INT8量化和深度稀疏技术,在标准笔记本和AWS实例上分别实现了4.8倍和3.5倍的延迟性能改善。在多个数据集的测试中,该模型在分类和STS任务中展现出较高的编码效率。结合DeepSparse和ONNX技术栈,该模型适用于需要高效自然语言处理的应用场景。
DeepSpeed-MII - 开源低延迟模型推理库
DeepSpeed-MIIGithub优化技术低延迟开源项目模型支持高吞吐量
DeepSpeed-MII是一款开源Python库,专注于高吞吐量、低延迟和成本效益的模型推理。支持的技术包括块状KV缓存、连续批处理、高性能CUDA内核等,适用于37000多个模型,如Llama-2、Mixtral和Phi-2。v0.2版本提升了性能和功能,吞吐量提高至2.5倍。适用于语言模型及图像生成任务。
sparsegpt - 开源项目实现大型语言模型高效压缩
GithubSparseGPT开源项目模型压缩神经网络剪枝稀疏化语言模型
SparseGPT是一个致力于大型语言模型压缩的开源项目。它提供了一套工具,可在单次操作中对OPT、BLOOM和LLaMA等大规模语言模型进行精确剪枝。该项目支持非结构化、n:m结构化和稀疏量化压缩方法,并包含在WikiText2、PTB和C4子集上评估模型性能的脚本。SparseGPT能有效缩减模型规模的同时保持准确性,为研究人员和开发者提供了探索语言模型压缩的实用工具。
DeepSpeed - 大模型的训练工具
AI工具AI开发AI系统技术DeepSpeed大规模训练模型压缩模型训练热门高性能计算
DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库,专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术,如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity,DeepSpeed能大幅提高训练速度,同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练,并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术,优化模型存储与推理效率,是大规模AI模型训练和推理的优选方案。
opensearch-neural-sparse-encoding-v1 - 跨平台高效搜索的稀疏检索模型
GithubHuggingfaceLucene倒排索引MS MARCO数据集OpenSearch开源项目查询扩展模型稀疏检索
此开源项目展示了一个学习型稀疏检索模型,通过将查询和文档编码为稀疏向量,提供高效的搜索解决方案。模型在MS MARCO数据集上进行训练,并在BEIR基准测试中展示了优良的搜索相关性与推理速度。支持OpenSearch神经稀疏功能,能与Lucene倒排索引结合,进行高效的索引与搜索。该项目提供多个模型版本,适应不同的数据集与应用需求。使用者能在OpenSearch集群内或通过HuggingFace模型API进行模型的外部运行。
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