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。

GaLore - 内存高效训练策略全参数学习与低秩梯度投影

GaLoreGithub低秩训练内存效率大语言模型开源项目梯度投影

GaLore是一种内存高效的低秩训练策略，实现全参数学习的同时比常见低秩适应方法更节省内存。作为梯度投影方法，GaLore可通过两行代码轻松集成到现有优化器中。这一策略不仅优化内存使用，还保持训练准确性，为大规模语言模型训练提供新解决方案。项目目前处于预发布阶段，计划未来支持多GPU训练和内存高效的低秩梯度累积等功能。

flash-attention-minimal - 简化Flash Attention的CUDA和PyTorch最小化实现

CUDAFlash AttentionGPU加速GithubPyTorch开源项目注意力机制

flash-attention-minimal是一个开源项目，使用CUDA和PyTorch对Flash Attention进行最小化实现。项目仅用约100行代码完成前向传播，遵循原始论文符号表示，为CUDA初学者提供简明教程。通过与手动注意力机制的性能对比，展示了显著的速度提升。尽管目前存在一些限制，如缺少反向传播和固定块大小，但该项目为理解Flash Attention核心概念提供了有价值的参考资料。

ko - 简化Go应用容器化的轻量级构建工具

GithubGo应用Kubernetesko多平台构建容器镜像构建开源项目

ko是一个为Go应用设计的容器镜像构建工具，无需安装Docker即可在本地构建镜像。它支持多平台构建、生成软件物料清单(SBOM)，并提供YAML模板功能，适用于Kubernetes应用开发。ko简化了Go应用的容器化流程，适合轻量级CI/CD环境，有助于提升开发效率。

pytorch-toolbelt - 专为PyTorch设计的Python库，提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集

GithubPyTorch乌克兰俄罗斯开源项目战争深度学习

pytorch-toolbelt是一款专为PyTorch设计的Python库，提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集。其功能包括灵活的编码器-解码器架构、多种模块（如CoordConv、SCSE、Hypercolumn等）、GPU友好的测试时增强（TTA）、大图像推理及常用方法，支持多种损失函数，并与Catalyst库无缝集成。这些工具旨在简化模型构建、优化和推理过程。

juice - 综合机器学习框架集合为开发者提供全面解决方案

CUDAGithubJuiceOpenCLRust开源项目机器学习

Juice项目是一个综合性机器学习框架集合，包含juice主框架、coaster数学库、coaster-nn和coaster-blas组件、greenglas数据预处理框架及示例集。该项目提供完整的机器学习工具链，支持CUDA和OpenCL后端，并配备CLI工具运行示例。Juice旨在为开发者提供高效、灵活的机器学习解决方案，涵盖从数据预处理到模型部署的全流程。

neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库

GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化

Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库，支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术，适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化，并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。

Phi-3-mini-4k-instruct - 高效节省内存的模型微调策略，快速实现量化优化

GithubHuggingfacePhi-3免费微调内存优化开源项目机器学习模型量化模型

此项目通过Unsloth量化技术，提供高效的Mistral平台大模型微调方案，速度提升至2-5倍，内存占用降低至50-70%。提供的Colab笔记本支持Phi-3、Llama 3、Gemma 2等多种模型，简单易用，适合初学者。用户可以节省计算资源，并将微调后的模型导出至GGUF或上传至Hugging Face，方便成果共享。

kernel-memory - 数据索引与自定义数据流处理解决方案

AI服务GithubKernel Memory内存处理开源项目异步API长尾关键词

Kernel Memory是一个多模态AI服务，针对AI和LLMs应用场景提供优化实践和参考架构，实现高效数据索引及自定义连续数据处理。该服务支持数据上传与查询，并可作为Web服务、Docker容器或插件与ChatGPT、Copilot和Semantic Kernel集成，有效提升数据应用效率。

hidet - 用Python编写的开源深度学习编译器，主要优化NVIDIA GPU上的推理任务

CUDAGithubHidetONNXPyTorch开源项目深度学习编译器

Hidet是一个用Python编写的开源深度学习编译器，主要优化NVIDIA GPU上的推理任务。它能将PyTorch和ONNX模型编译成高效的CUDA内核，通过图级和算子级优化提升性能。Hidet易于集成，支持通过torch.compile优化PyTorch模型，为开发者提供了便捷的深度学习性能优化方案。

Koopa - 高效预测非平稳时间序列的轻量级模型

GithubKoopaKoopman理论开源项目时间序列预测轻量级模型非平稳动态

Koopa是一个基于Koopman理论的轻量级模型，用于高效预测非平稳时间序列。它实现了最先进的性能，同时减少了77%的训练时间和76%的内存使用。Koopa采用端到端预测训练，提高了对非线性时间序列演化的建模能力。项目提供完整代码实现、实验脚本和数据集，支持滚动预测，并能适应持续的分布偏移。

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