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。

elasticdl - Kubernetes原生深度学习框架，支持弹性调度和容错

ElasticDLGithubKubernetesPyTorchTensorFlow开源项目深度学习

ElasticDL是一个Kubernetes原生的深度学习框架，提供故障容错和弹性调度功能。通过Kubernetes的原生设计，ElasticDL能够实现故障恢复，并与其优先权抢占机制协同工作，提高集群整体利用率。框架支持TensorFlow和PyTorch，界面简洁，用户可通过命令行进行分布式训练。无论在本地、内部集群还是公有云，ElasticDL都能快速启动深度学习任务。

tutel - Tutel：现代动态训练和推理的优化混合专家实现

CUDAGithubMoEPytorchROCmTutel开源项目

Tutel MoE是一种优化的专家混合实现，支持Pytorch、CUDA、ROCm和CPU等多种框架和硬件。它加速了动态训练和推理，并提供了多项功能更新，例如tensorcore选项、自定义专家扩展和NCCL超时设置。Tutel支持灵活配置和转换工具，适用于多节点和多GPU分布式模式。用户可以轻松集成和测试Tutel，并通过详尽的示例和文档获得技术支持。

keel - 轻量级Kubernetes自动化部署工具

GithubHelmKuberneteswebhook容器更新开源项目自动化部署

Keel是一款为Kubernetes环境设计的自动化部署更新工具。它支持Kubernetes和Helm，通过标签和注释实现更新策略，无需额外的CLI或API。Keel具备语义化版本控制、自动配置Google Container Registry、支持多种容器注册表的webhook、轮询机制以及丰富的通知选项。作为轻量级、稳定且无状态的工具，Keel有效简化了Kubernetes环境中的持续交付过程。

PyramidKV - 支持多GPU推理和KV缓存压缩的LLM优化工具

GithubKV缓存压缩Needle in haystackPyramidKV多GPU推理开源项目注意力机制

PyramidKV支持多GPU推理和KV缓存压缩，兼容LlaMa-3-70B-Instruct及多种注意力机制，如Flash Attention v2和Sdpa。该项目还集成了SnapKV、H2O和StreamingLLM，提供设备灵活性，并通过简单安装和直观推理脚本提高研究效率。

pykoi-rlhf-finetuned-transformers - 利用RLHF优化大型语言模型的Python库

GithubRAGRLHFpykoi开源库开源项目模型比较

pykoi是一个开源的Python库，利用RLHF优化大型语言模型（LLM）。它提供统一界面，包含RLHF/RLAIF数据和反馈收集、强化学习微调及模型比较等功能，支持用户存储聊天记录并进行性能对比。此外，pykoi还支持快速实现上下文感知对话生成，并确保数据隐私和安全，适用于CPU和GPU等多种计算资源。

how-to-optim-algorithm-in-cuda - 记录如何基于 cuda 优化一些常见的算法

CUDAGithubOneFlowPyTorch开源项目深度学习算法优化

本项目详尽介绍了基于CUDA的算法优化方法，涉及从基本元素操作到高级并行处理，包括多个CUDA示例和性能评测。此外，配合专业课程及学习笔记，适用于各层次对CUDA感兴趣的人士。项目还整合了多种教程和代码示例，助力快速学习和应用CUDA优化技术。

continual-learning - PyTorch 在三种不同场景中实现各种持续学习方法

Continual LearningGithubNeurIPSPyTorchSynaptic Intelligenceincremental learning开源项目

此项目实现了在增量学习场景中的PyTorch深度神经网络实验，支持学术设置下的分类问题，且可进行更加灵活的无任务增量学习实验。项目提供了演示脚本和详细的安装指导，适合多种经典方法的性能对比和自定义实验。

marlin - 专为LLM推理设计的FP16xINT4优化内核

CUDAFP16xINT4GithubMarlinNVIDIA GPU开源项目高效推理

Marlin是一款专为LLM推理设计的FP16xINT4优化内核，可实现接近4倍的速度提升，并支持16-32个token的batchsize。通过高效利用GPU资源，如全局内存、L2缓存、共享内存和张量核心，Marlin克服了现代GPU的FLOP和字节比率挑战。多种优化技术包括异步权重加载和双缓冲共享内存加载，确保性能最大化。该项目适用于CUDA 11.8及以上版本，支持NVIDIA Ampere或Ada架构的GPU，并与torch 2.0.0和numpy兼容。在各种基准测试中，Marlin展示了卓越的性能，尤其在持久计算和大batchsize处理方面表现出色。

koin - Kotlin开发者的轻量级依赖注入框架

AndroidGithubKoinKotlin依赖注入开源项目跨平台

Koin是一个开源的轻量级依赖注入框架，专注于Kotlin生态系统。它支持Android、Kotlin Multiplatform和Ktor等平台，提供DSL和简洁API。Koin的特点是易于使用和灵活配置，适合各类Kotlin项目。最新版本涵盖核心功能、Android支持和Compose集成等模块。

resource-stream - CUDA和GPU加速计算综合资源库

CUDAGPU编程GithubNVIDIA并行计算开源项目性能优化

Resource Stream汇集了丰富的CUDA和GPU加速计算资源，包括书籍、论文、教程和代码实现。项目涵盖Triton和torch.compile()等高级优化工具，为开发者提供全面的学习材料和实践指南，助力高效并行计算和GPU性能优化。

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