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xla

提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具

PyTorch/XLATPU深度学习分布式计算Google CloudGithub开源项目

PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包，提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用，并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程，包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议，欢迎开源贡献。

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介绍相关项目
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。
exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现
AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习
ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。
paxml - 基于Jax的高效机器学习实验配置和运行框架
Cloud TPUGithubGooglePaxml开源项目性能优化机器学习
Paxml是一个基于Jax的开源框架，致力于机器学习实验的配置与运行。该框架支持云TPU VM快速部署，同时提供PyPI和GitHub的稳定及开发版本下载。Paxml还包含丰富的文档资源和Jupyter Notebook教程，支持GPU加速，并可广泛适用于不同开发者的需求，是推动机器学习实验项目高效发展的优选工具。
TensorLayerX - 兼容多后端的AI框架，支持深度学习开发
AI框架GithubTensorLayerX多后端开源项目模型部署深度学习
TensorLayerX是一款支持多种后端（如TensorFlow、PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle）的AI框架，允许用户在不同硬件上运行代码。该项目由北京大学、鹏城实验室、香港科技大学、帝国理工学院、普林斯顿大学、牛津大学、斯坦福大学、清华大学和爱丁堡大学的研究员维护，具备高度兼容性、丰富的模型库和便捷的部署能力，为深度学习开发者提供支持。
awesome-jax - 自动微分与XLA在高性能机器学习中的应用
GithubJAXXLA编译器加速器开源项目机器学习自动微分
该页面收录了JAX相关的优质库、项目和资源，旨在帮助机器学习研究人员在GPU和TPU等加速器上实现高性能计算。资源涵盖神经网络库、强化学习工具和概率编程等多个领域，并提供了详细的库介绍、学术论文和教程。用户可以找到如Flax、Haiku、Objax等知名库，以及新兴的FedJAX、BRAX等库，适用于机器学习和科研项目中使用JAX进行快速原型开发和高效计算。
pytorch-doc-zh - PyTorch深度学习库中文文档与教程，支持GPU和CPU优化
GPUGithubPyTorchtensor库中文文档开源项目深度学习
提供最新的PyTorch中文文档与教程，涵盖深度学习和张量优化，支持GPU和CPU。包括2.0版本中文翻译、最新英文教程和文档，以及丰富的学习资源和社区支持，适合希望深入了解和使用PyTorch的中文用户。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源，包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型，并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接，帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
tensorflow - 开源机器学习平台的最新发展
APIGithubTensorFlow开源平台开源项目机器学习神经网络
TensorFlow是一个开源的机器学习平台，拥有完整的工具和资源生态系统。它由Google Brain团队开发，提供Python和C++的API支持，适应多种研究和应用需求。用户可以参照官方文档进行安装，包括使用pip、Docker以及从源码构建等方法。TensorFlow定期更新以提升性能和安全性。
gemma_pytorch - Gemma模型的官方PyTorch实现及多平台推理支持
AI模型GemmaGithubPyTorch开源项目机器学习自然语言处理
gemma_pytorch项目是Gemma模型的官方PyTorch实现，支持CPU、GPU和TPU多平台推理。项目提供PyTorch和PyTorch/XLA两种实现，涵盖2B、7B、9B和27B等多个模型变体及量化版本。通过Docker可快速部署环境并进行推理。项目还包含最新的Gemma v2和CodeGemma模型支持，为用户提供全面的Gemma模型应用方案。
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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