本项目通过结构化剪枝显著提升大语言模型的预训练效率。通过剪枝优化LLaMA等大型基础模型，得到更小但同样强大的语言模型。实验结果显示，与从头开始预训练相比，剪枝显著降低了计算成本。项目提供详尽的代码库、评估脚本和剪枝日志，及多种经过指令微调的模型。

FastReID是一个研究平台，实现了先进的实例重识别算法，重新编写前一版本（reid strong baseline）而来。该平台支持图像检索和人脸识别等多项任务，具备自动混合精度训练、多GPU分布式训练、模型蒸馏等功能，支持多种骨干网络结构和多个数据集的同时测试。新更新包括支持DG-ReID和Vision Transformer骨干网络。更多信息请参考官方文档。