#Optimum Habana
roberta-base - 适用于HPU的模型优化与推理配置指南
Github开源项目模型训练模型问答系统HuggingfaceHugging Face TransformersOptimum HabanaHabana处理器
基于Habana Gaudi处理器的优化指南，旨在简化和加速Transformer与Diffusers模型的HPU加载、训练和推理过程。适合寻求利用HPU提升模型性能的研究人员和开发者。
qwen - Qwen模型在Habana Gaudi处理器上的配置与训练概述
Github开源项目Transformer模型Huggingface混合精度Optimum HabanaGaudi处理器Qwen模型
通过Optimum Habana接口，在Habana Gaudi处理器上实现Qwen模型的高效加载和训练。该接口简化了单个和多个HPU设置下的训练流程，并支持自定义AdamW优化器、梯度剪辑和PyTorch混合精度功能。用户可以通过配置GaudiConfig文件以及特定的HPU训练参数，利用语言模型示例代码，以充分发挥HPUs的性能。更多信息和详细用例请参考Hugging Face的文档及GitHub资源。
swin - 使用Habana Gaudi实现高效Transformer部署与训练
Github开源项目模型训练Huggingface混合精度Swin TransformerOptimum HabanaHabana
Optimum Habana是Hugging Face Transformers和Diffusers库与Habana Gaudi处理器之间的接口，提供针对单一和多HPU的高效模型加载、训练和推理工具。该项目包含Swin Transformer模型的GaudiConfig，支持Habana定制的AdamW优化器、梯度剪裁和Torch Autocast混合精度。采用bf16混合精度训练以提升性能，并提供图像分类示例脚本供开发者参考。
gpt2 - HPU处理器上运行GPT2的Gaudi配置方案
人工智能Github开源项目模型训练机器学习模型硬件加速HuggingfaceOptimum Habana
GPT2模型在Habana Gaudi处理器(HPU)上的优化配置方案，通过GaudiConfig文件实现Fused Adam优化、梯度裁剪和混合精度训练。基于Optimum Habana接口，支持单/多HPU环境下的模型加载、训练和推理，可用于各类下游任务。配置方案与Transformers库完全兼容，并提供HPU专属训练参数。
llama - Habana Gaudi处理器优化的Hugging Face模型训练框架
Github开源项目微调模型Llama模型Huggingface混合精度Optimum HabanaHPU
Optimum Habana是一个为Habana Gaudi处理器(HPU)优化的深度学习训练框架，支持Hugging Face Transformers和Diffusers库。该框架提供简单易用的工具，实现模型快速加载、单/多HPU训练和推理。它集成了Habana定制的AdamW实现和梯度裁剪等优化特性，支持PyTorch混合精度训练，为大规模语言模型提供高效的硬件加速训练方案。
roberta-large - 基于HPU的深度学习模型优化配置和训练方案
Github开源项目深度学习模型训练模型RoBERTa硬件加速HuggingfaceOptimum Habana
这是一个专门为roberta-large模型开发的HPU优化配置方案。项目基于Optimum Habana框架，集成了Hugging Face生态系统，提供GaudiConfig配置文件实现混合精度训练、AdamW优化和梯度裁剪等核心功能。支持单机及多机HPU环境下的模型训练和部署，可用于问答等自然语言处理任务。
clip - Habana Gaudi HPU优化的视觉语言模型配置与训练方案
人工智能Github开源项目模型训练Hugging Face模型CLIPHuggingfaceOptimum Habana
Optimum Habana为Habana Gaudi处理器(HPU)提供了CLIP模型的优化配置，实现与Hugging Face库的集成。支持单机和多HPU环境下的模型操作，包含自定义AdamW、梯度裁剪和混合精度训练等优化。项目提供COCO数据集微调示例，展示了如何充分利用HPU性能进行视觉语言模型训练。
bert-base-uncased - 基于Habana Gaudi处理器的BERT预训练语言模型配置
Github开源项目Hugging FaceBERT模型Huggingface混合精度训练Optimum HabanaHPU
这是一个专为Habana Gaudi处理器(HPU)优化的bert-base-uncased模型配置文件，包含GaudiConfig完整配置，集成了自定义AdamW实现和梯度裁剪等功能。通过Transformers库标准接口和混合精度训练，可在HPU上实现高性能的模型训练和部署。
wav2vec2 - Wav2Vec2模型在Habana Gaudi处理器上的优化训练配置
Github开源项目深度学习模型训练模型音频处理HuggingfaceWav2Vec2Optimum Habana
该配置针对Wav2Vec2音频模型在Habana Gaudi处理器上的优化。它包含自定义AdamW实现、梯度裁剪和混合精度训练等功能，适用于单HPU和多HPU环境。通过Optimum Habana接口可进行模型加载、训练和推理，适合音频分类等任务。支持bf16混合精度训练，平衡性能和准确度。该配置文件不包含模型权重，仅提供GaudiConfig用于HPU上的运行设置。
vit - 在Habana Gaudi HPU上高效运行ViT模型的配置指南
Github开源项目Hugging Face模型图像分类Huggingface混合精度Optimum HabanaGaudi处理器
了解如何使用Habana Gaudi HPU进行ViT模型高效训练和部署，提供如自定义AdamW和融合梯度剪裁等特定训练参数。支持bf16混合精度训练以提升性能和精度。探索Habana HPU在增强Transformer和Diffuser模型方面的应用。