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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
avalanche - 基于 PyTorch 的持续学习开源库
AvalancheContinual LearningGithubPytorch开源开源项目机器学习
Avalanche 是基于 PyTorch 的持续学习开源库，提供快速原型设计、训练和评估工具。其模块包括数据处理、模型训练、评估和日志记录，帮助研究人员提高代码效率和研究影响力。简单示例和教程使用户快速上手，社区支持持续改进库功能。
ipex-llm - 在Intel CPU和GPU上运行大型语言模型(LLM)的高性能库
AIGithubIPEX-LLMLLM运行库PyTorch开源项目英特尔
IPEX-LLM是专为Intel CPU和GPU设计的PyTorch库，能高效运行多种大型语言模型如LLaMA2和Mistral，确保极低延迟。支持最新技术如Microsoft的GraphRAG和多模态模型，及英特尔新型NPU。提供一体化易用性并针对多GPU优化，包括实时演示和详尽的性能基准。
lorax - 支持在单个GPU上运行数千个微调模型的框架
GithubLoRAX低延迟多模型推理开源项目生产准备高通量
LoRAX框架支持在单个GPU上运行数千个微调模型，有效降低服务成本且不影响吞吐量和延迟。主要特点包括动态适配器加载、异构连续批处理、适配器交换调度和优化推理。LoRAX提供预构建的Docker镜像、Kubernetes Helm图表和Prometheus指标，并兼容OpenAI API，支持多轮聊天对话和私有适配器。免费商用，采用Apache 2.0许可。
aikit - 简化部署和优化大型语言模型的平台
AIKitDockerGithubKubernetesLocalAIOpenAI API开源项目
AIKit是一个全方位平台，专为快速部署、构建和微调大型语言模型（LLM）而设计。它支持OpenAI API兼容的推理和灵活的微调接口，无需GPU即可使用。AIKit还支持多模式模型、图像生成、多平台CPU和GPU加速推理以及Kubernetes部署，简化了开发流程并确保供应链安全，适用于各种环境。
polyaxon - 深度学习应用的全面管理平台
GithubPolyaxon分布式训练开源项目机器学习深度学习超参数调优
Polyaxon是一个旨在提升深度学习应用开发效率的平台，提供构建、训练和监控大规模深度学习应用的解决方案。兼容主流深度学习框架如Tensorflow、MXNet和Caffe等，并支持在数据中心、云提供商或由Polyaxon托管的环境中部署。Polyaxon通过智能容器和节点管理，使GPU服务器成为团队或组织的共享资源，提升工作效率。平台还提供详细的安装和快速入门指南，支持分布式训练和超参数优化等功能。
ai-toolkit - AI模型训练与优化的多功能工具集
AI ToolkitFLUX.1GithubLoRA图像生成开源项目模型训练
AI-toolkit是一款功能丰富的AI模型工具集，包含FLUX.1训练、LoRA提取和模型合并等功能。它还支持批量图像生成、LoRA权重调整和滑块训练等高级特性，并提供扩展系统供用户自定义功能。这个工具集主要适用于24GB及以上显存的GPU，为AI模型开发者和研究人员提供灵活高效的解决方案。
dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南
Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程
《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识，适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解，并深入探讨PyTorch的部分功能，适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献，确保内容实用且前沿。
kubeflow - 简单、可移植且可扩展的Kubernetes上的AI/ML平台
AIGithubKubeflowKubernetes开源项目机器学习
Kubeflow项目专注于在Kubernetes上简化、可移植且可扩展的AI/ML解决方案。它包含多个开源组件，支持机器学习生命周期的各个阶段，如模型服务、实验管理和数据流水线等。提供丰富的官方文档和社区支持，用户可以通过GitHub获取详细信息和技术支持，这是构建AI/ML应用的理想工具。
XNNPACK - 多平台优化的神经网络推理引擎 支持移动和嵌入式系统
GithubXNNPACK开源项目深度学习框架神经网络推理移动平台优化算子支持
XNNPACK是一个用于加速高级机器学习框架的神经网络推理引擎。它支持ARM、x86、WebAssembly和RISC-V等多种平台，提供低级性能原语，优化TensorFlow Lite、PyTorch等框架的运行效率。XNNPACK实现了丰富的神经网络操作符，在移动设备和嵌入式系统上表现出色，能高效运行各代MobileNet模型。在Pixel 3a上，XNNPACK能在44毫秒内完成FP32 MobileNet v3 Large的单线程推理，展现了其卓越的性能。
exo - 家用设备组建分布式AI集群 实现高性能计算
AI集群Githubexo分布式推理开源项目模型分区设备发现
exo是一个开源项目，用于将日常设备如智能手机、平板和个人电脑整合成家庭AI集群。该项目支持多种模型，包括Llama 3.1，具备动态模型分区和自动设备发现功能。exo采用点对点连接架构，实现设备间平等协作，无需专业GPU即可运行大型AI模型。此外，exo还提供ChatGPT兼容的API接口。
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