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levanter

专注可读性与可扩展性的大语言模型训练框架

Levanter是一个用于训练大型语言模型和基础模型的框架。该框架使用Haliax命名张量库编写易读的深度学习代码,同时保持高性能。Levanter支持大型模型训练,兼容GPU和TPU等硬件。框架具有比特级确定性,保证配置一致性。其功能包括分布式训练、Hugging Face生态系统兼容、在线数据预处理缓存、Sophia优化器支持和多种日志后端。

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架
GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理
LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库,集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案,其设计注重实用性,在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集,提供丰富的评估方法,并具备高效的推理和量化能力,为LLM的研究和开发提供了强大支持。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
LLamaTuner - 大语言模型微调工具,支持几乎所有GPU
GithubLLamaTunerSupervised fine-tuning dataset大语言模型开源项目数据预处理模型训练
LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调,包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核,兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM,以及QLoRA和LoRA等多种训练算法,提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能,还能与大型模型进行对话。
xllm - 便捷微调大语言模型,集成最新优化技术
GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发
X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具,集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法,显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化,而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型,并可无缝对接HuggingFace Hub,适用于生产环境和快速原型设计,有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。
leapfrogai - 自托管AI平台,适用于隔离网络和资源受限环境
AI平台GithubKubernetesLeapfrogAI大语言模型开源项目自托管
LeapfrogAI是一个自托管AI平台,设计用于隔离网络和资源受限环境。它提供了向量数据库、模型后端、API和用户界面等功能,使用户能够在保持数据独立性和成本效益的同时,定制化地实施AI技术。支持多种后端以及Kubernetes和Zarf部署方式,广泛适用于各种应用场景。
xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案
GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能
xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型(LLM)推理解决方案,支持多插槽和节点的分布式运行,适用于大型模型推理。它提供C++和Python API,支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型,并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示,确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。
big_vision - 基于Jax/Flax的大规模视觉模型训练框架
GithubJaxbig vision开源项目模型训练深度学习计算机视觉
Big Vision是一个用于训练大规模视觉模型的开源代码库。它基于Jax/Flax构建,支持在Cloud TPU VM和GPU上运行。该项目采用tf.data和TensorFlow Datasets实现高效的数据处理,可无缝扩展至2048个TPU核心的分布式环境。Big Vision涵盖了视觉Transformer、多模态学习、知识蒸馏等多个研究方向,为大规模视觉实验提供了可靠的基础。
xlnet-large-cased - 基于排列语言建模的先进NLP工具
GithubHuggingfaceTransformer-XLXLNet开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLNet大型模型是一种基于英语数据预训练的先进自然语言处理工具。该模型采用新颖的广义排列语言建模方法,结合Transformer-XL架构,在处理长文本上下文时展现出卓越性能。XLNet在问答、自然语言推理、情感分析及文档排序等多项任务中均取得了领先成果。这一模型主要用于下游任务的微调,尤其适合需要分析完整句子的序列分类、标记分类或问答等应用场景。
dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架
DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估
DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化,DataComp-LM已显著提升了模型性能,创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。
StableLM - 一系列由Stability AI持续开发的语言模型
GithubStability AIStableLM人工智能开源项目模型架构热门语言模型
StableLM包括一系列由Stability AI持续开发的语言模型,涵盖从基础模型到经过优化调整的高级版本。项目提供多样化的模型,如StableLM-3B-4E1T和StableLM-Alpha系列,旨在通过高效的训练方法和精细的数据使用,提高模型性能和应用灵活性。此外,StableLM也适用于多种下游任务,为开发者和研究者提供了强大的工具,以推动人工智能领域的发展。
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