koila

通过一行代码解决CUDA内存不足错误

Koila CUDA错误 PyTorch 内存管理梯度累加 Github 开源项目

Koila是一个开源项目，通过一行代码解决CUDA内存不足错误。它包含自动累积梯度、惰性求值和批次大小优化功能，使GPU计算更高效。作为轻量级PyTorch包装器，Koila自动计算GPU的剩余内存，并选用适当的批次大小，从而保持与PyTorch的兼容性。

llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化

GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习

基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具，为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍，内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署，提供多个免费Colab训练环境，降低了模型训练的硬件门槛。

KVQuant - 提升长上下文推理效率的KV缓存量化方法

GithubKVQuantLLaMA-7B低精度量化大模型开源项目长上下文长度推断

KVQuant通过精确的低精度量化技术显著提升长上下文长度推理的效率。其创新包括每通道的RoPE前关键量化和非均匀量化，以应对不同LLM中缓存的KV值模式。KVQuant支持在单个A100-80GB GPU上进行LLaMA-7B模型的1M上下文长度推理，甚至在8-GPU系统上支持长达10M上下文长度，从而减少推理过程中KV缓存的内存瓶颈，并通过并行topK支持和注意力感知量化等多项改进提升推理性能。

pykale - 改进多模态机器学习的高效绿色解决方案

GithubPyKale多模态学习开源项目机器学习深度学习迁移学习

PyKale通过简化数据、软件和用户之间的连接，使跨学科研究的机器学习更容易访问。它专注于多模态学习和迁移学习，支持图像、视频和图形的数据类型，涵盖深度学习和降维模型。PyKale遵循绿色机器学习理念，通过减少重复、再利用资源和回收学习模型，实现高效和可持续的研究。适用于生物信息学、图像和视频识别及医学成像，利用多源知识做出准确且可解释的预测。

Eco2AI - 量化AI模型训练的碳足迹工具

CO2排放追踪Eco2AIGithub可持续AI开源项目机器学习能源消耗监测

Eco2AI是一个开源的Python库，用于追踪机器学习模型训练过程中的CO2排放。它通过监测CPU和GPU的能耗，结合地区排放系数来估算碳排放量。使用简单，只需在Python脚本中添加几行代码。Eco2AI记录详细的运行信息，包括项目名称、实验描述、耗电量和排放量等。该工具支持装饰器语法，并提供灵活的参数设置。Eco2AI致力于帮助研究人员和开发者量化AI模型训练的环境影响，为推动可持续AI发展提供数据支持。

talos - 全自动化TensorFlow和Keras超参数优化工具

GithubKerasTalosTensorFlow开源项目模型评估超参数优化

Talos通过自动化超参数实验和模型评估，提升了TensorFlow (tf.keras) 和 Keras 的工作流程，无需学习新的语法或模板。用户可以在几分钟内配置和评估超参数实验，适用于各种预测任务。Talos支持 Linux、Mac OS 和 Windows 系统，并兼容 CPU、GPU 和多 GPU 系统，非常适合研究者和数据科学家使用。

torchquantum - 快速可扩展的PyTorch量子计算框架

GPU加速GithubPyTorchTorchQuantum开源项目量子电路模拟量子计算

TorchQuantum是基于PyTorch的开源量子计算框架，支持多达30个量子比特的GPU加速模拟。它具有动态计算图、自动梯度计算和批处理模式等特性，适用于量子算法设计、参数化量子电路训练和量子机器学习研究。与同类框架相比，TorchQuantum在GPU支持和张量化处理方面表现出色。

colima - 简化macOS和Linux容器运行环境的轻量级工具

ColimaDockerGithubKubernetesmacOS容器运行时开源项目

Colima是一款面向macOS和Linux的轻量级容器运行时工具。它提供简洁的命令行界面，支持Docker、Containerd和Incus等多种容器技术，并可选择性集成Kubernetes。Colima具备自动端口转发、卷挂载和多实例管理等功能，同时兼容Intel和Apple Silicon架构的Mac设备。凭借简便的配置流程，Colima能够帮助开发者快速搭建和使用容器环境，有效提升开发和测试效率。

tvm - 适用于 CPU、GPU 和专用加速器的开放式深度学习编译器堆栈

Apache TVMApache-2.0Github开源项目深度学习硬件后端编译器

Apache TVM为深度学习提供高效编译支持，优化执行效率，适合用于学术与工业研究领域，填补了框架与后端之间的技术差距。

skypilot - 高效部署AI和批处理作业至全球云平台

GPUGithubLLMSkyPilot云计算开源项目成本节约热门

SkyPilot是一个为LLMs和AI提供的框架，支持在任意云平台运行，最大化GPU利用率和降低成本。该框架通过自动管理作业队列，简化了扩展操作，还提供了对象存储的简便接入。用户可以在全球任一区域的云中自动故障转移，使用管理型Spot实例以较低成本运行，同时自动选择成本最优的机型和区域。

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