#DeepSpeed

DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库，专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术，如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity，DeepSpeed能大幅提高训练速度，同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练，并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术，优化模型存储与推理效率，是大规模AI模型训练和推理的优选方案。

XTuner是一款高效灵活的大模型微调工具包，支持LLM和VLM在多种GPU上的预训练和微调。它能够在单个8GB GPU上微调7B模型，并支持超过70B模型的多节点微调。XTuner兼容DeepSpeed，支持多种优化技术，并涵盖多种微调方法如QLoRA和LoRA。该工具包提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能，输出模型可以无缝集成到部署和评估工具中，适应多种应用场景。

DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件，专为大规模模型训练和推理设计，能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理，兼容各种计算环境，从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外，DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就，提供极低的延迟和极高的处理速率。

Finetune_LLMs 项目提供代码支持DeepSpeed、Lora或QLora方法微调大型语言模型，涵盖从名言数据集学习及利用 Nvidia-docker 简化环境配置，适于需GPU支持的用户。

Open-ChatGPT是一个开源库，能够使用个人数据和最少的计算资源训练个性化的ChatGPT模型。该库提供端到端训练框架，支持分布式训练和卸载，适用于使用DeepSpeed和RLHF技术训练的模型。项目还包括Stanford Alpaca Lora的最新实现，并提供丰富的公开指令调整和RLHF数据集，便于开发者和研究人员使用。

SwissArmyTransformer是一个灵活且强大的库，用于开发和优化各种Transformer变体模型，如BERT、GPT、T5等。该库通过轻量级混合组件支持多种用途，并结合DeepSpeed-ZeRO和模型并行技术，提供了大规模模型预训练和微调的最佳实践。只需几行代码即可实现前缀调优和缓存自动回归模型，适用于大规模分布式训练和高效推理。

GPT-NeoX是EleutherAI开发的库，专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron，并结合了DeepSpeed技术，提供前沿的架构创新和优化，支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室，支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术，以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。

该项目为Flux图像生成模型提供LoRA和ControlNet微调脚本。使用DeepSpeed实现高效训练,并提供预训练检查点。包含详细的训练和推理指南,以及低内存模式和加速配置示例。项目计划未来发布更多ControlNet权重模型和IP-Adapters。

DeeperSpeed是DeepSpeed库的分支，专为EleutherAI的GPT-NeoX项目优化。该项目提供两个版本：1.0版保留了训练GPT-NeoX-20B和Pythia Suite所用的稳定版本，2.0版则基于最新DeepSpeed构建并持续更新。DeeperSpeed通过优化训练流程，提高了大型语言模型的开发效率。

RWKV-infctx-trainer是一款专为RWKV模型设计的训练工具，突破了传统上下文长度限制。它支持超过100万个token的序列训练，保持近乎恒定的显存消耗。项目集成了DeepSpeed 3和Hugging Face数据集，采用PyTorch 2.0、Lightning 2.0等技术提升训练效率。这为长序列语言模型研究提供了有力支持，适用于长文本和复杂上下文处理场景。

这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。