#性能优化

LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。

Google AI Gemma 网站展示了一系列高性能AI开放模型，旨在提供针对复杂数据、编程和科学计算的优化解决方案。Gemma系列模型，包括Gemma 1和Gemma 2，以不同的模型大小提供卓越性能，具备前沿的技术和可靠的设计，确保AI使用的安全性和责任感。

Medusa框架通过多解码头技术加速大型语言模型(LLM)的生成，解决了草稿模型需求、系统复杂性和采样生成效率低的问题。在保持原模型性能的基础上，Medusa通过添加新解码头预测多个未来词，显著提升生成速度。最新的Medusa-2版本支持全模型训练和自我蒸馏，使任何微调后的LLM都能利用Medusa，无需原始训练数据。测试显示在不同LLM上提升了2.2-3.6倍的速度。

本教程详细展示如何从零基础开发和部署基于检索增强生成(RAG)的LLM应用程序，并使用Anyscale技术优化其性能。揭示如何综合开发、调整各关键组件、评估性能，并高效地进行服务上线，确保应用的卓越性能和极致的扩展性。

Horovod是一个分布式深度学习训练框架，提供对TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet的支持。它优化了多GPU并行训练的过程，使得在多GPU上进行训练既快速又简单，无需重大代码修改。Horovod展示了高达90%的扩展效率，适合大规模深度学习应用，同时兼容NCCL和Gloo等高效的集合通信库，确保在各种环境下的高效运行。

Burn，一个全面而高效的基于Rust的深度学习框架，致力于提供前所未有的灵活性和便携性。配备了自动内核融合、异步执行以及线程安全技术，极大提升了性能。此外，Burn通过智能内存管理和硬件优化，支持多后端架构，确保无论是云端训练还是各种硬件部署，均可实现最佳表现。

TNN，腾讯优图实验室开源的神经网络推理框架，提供针对移动设备和X86/NV GPUs的高效性能优化。该框架已被QQ、微视等多款应用使用，并支持各大平台包括TensorFlow、Pytorch、MxNet。

DAMO-YOLO, 阿里巴巴DAMO实验室的先进对象检测技术，基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术，以优化性能和效率。针对广泛行业场景，提供一站式解决方案，从训练到部署全面支持。

Paxml是一个基于Jax的开源框架，致力于机器学习实验的配置与运行。该框架支持云TPU VM快速部署，同时提供PyPI和GitHub的稳定及开发版本下载。Paxml还包含丰富的文档资源和Jupyter Notebook教程，支持GPU加速，并可广泛适用于不同开发者的需求，是推动机器学习实验项目高效发展的优选工具。

jieba-rs 是一个用 Rust 编写的中文分词库，提供快速和准确的分词功能。使用方法简单，通过添加到 Cargo.toml 即可使用。支持 TF-IDF 和 TextRank 关键字提取等功能，性能优异，比 cppjieba 快 33%。适用于多种开发环境，包括 NodeJS、PHP、Python 和 WebAssembly。

RAG Experiment Accelerator是一款面向研究人员、数据科学家和开发者的多功能工具，旨在利用Azure AI Search和RAG模式提升搜索查询实验和评估的效率。主要功能包括实验设定、Azure服务集成、搜索索引创建、多种文档加载器支持、自定义查询生成、多种搜索类型支持，以及细致的结果评估，且全程自动生成报告。最新的更新增加了内容采样功能，确保实验样本的代表性。

Basalt是一个独立的机器学习框架，利用Mojo语言进行从头开发，性能媲美PyTorch等成熟框架。基于MLIR技术，Basalt通过静态图优化性能。目前，项目正在持续更新，计划支持更多操作符、图子模块和GPU等特性。尝试使用Basalt为机器学习项目带来显著加速效果。

Qualcomm® AI Hub Models提供了一系列性能优化的机器学习模型，适用于视觉、语音、文本和生成式AI。这些模型可以在Qualcomm设备上高效部署，并提供开源的量化、优化和部署指南。用户可以通过Hugging Face访问模型，并通过示例应用程序在本地设备上部署。支持多种操作系统和计算单元，兼容多款Snapdragon芯片，并提供详细的性能指标和文档。

YOLOv5-Lite通过优化YOLOv5模型实现了轻量化、加速推理和简化部署。通过消融实验减少了Flops、内存占用和参数，并采用Shuffle Channel和YOLOv5 Head降低Channels。在Raspberry Pi 4B上输入320×320帧能达到至少10+ FPS。该项目提供各种测试模型和对比结果，展示在多种硬件平台上的性能，并包含详细的教程和下载链接。

YJIT 是 Ruby 3.1+ 的一个官方组件，通过动态编译显著提升 Ruby 应用性能。用户可以参考 YJIT README 获取构建和使用方法。任何问题或错误可在 Shopify/ruby 仓库提交。YJIT 旨在优化动态类型语言的执行效率，特别适用于高性能生产环境。

go-audit是一个用Go语言编写的Linux审计日志系统，旨在替代传统的auditd守护进程。它具有类型安全和高性能的特点，输出JSON格式日志，支持多种输出方式如syslog、本地文件和Graylog2等。通过netlink与Linux内核通信，go-audit提供了安全、快速和灵活的审计日志功能。

Web-Check是一款综合性网站分析工具，提供深入的开源情报收集功能。它能够分析IP信息、SSL证书链、DNS记录、Cookie、爬虫规则等多个方面，帮助揭示潜在安全风险、了解服务器架构和技术栈。这个工具适用于网站管理员、安全研究人员和开发者，用于全面评估、优化和加强网站安全性。Web-Check通过直观的界面展示复杂数据，使用户能够轻松获取有价值的网站洞察。

ConsoleAppFramework是一个基于C#源代码生成器的命令行应用框架。它实现了零依赖、零开销、零反射和零分配，充分利用.NET 8和C# 12的新特性，提供出色的性能和小巧的二进制文件。框架功能丰富，包括信号处理、过滤器管道、多命令支持和依赖注入等。ConsoleAppFramework保持了灵活性和可扩展性，适合构建各种高效的命令行应用。

Partytown是一个开源库，专门用于将资源密集型的第三方脚本从主线程转移到Web Worker中。通过懒加载技术，它优化网站性能，使主线程集中于核心代码执行。这种方法可以提高网页加载速度并改善用户体验。尽管Partytown仍在beta阶段，但已显示出作为网站性能优化解决方案的潜力。

Performance Fish是一款专为Rimworld开发的性能优化模组。通过改进游戏中的各种方法，该模组旨在提高整体帧率和运行速度，同时保持原有功能不变。适用于大型模组列表，Performance Fish与其他性能模组兼容，尤其在游戏后期发挥显著效果。模组提供灵活的设置菜单，允许自由切换各个补丁。此外，它还为Dub's Performance Analyzer增添了新功能，进一步增强了性能分析能力。该模组与大多数流行模组兼容，包括Combat Extended和Vanilla Expanded系列，但不兼容RimThreaded等少数模组。

CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库，通过权重量化、层融合、批次重排序等技术，显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型，包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型，兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。

React Hook Form 是一个为 React 应用设计的轻量级表单处理工具。它专注于提升性能和优化用户及开发体验，支持原生 HTML 表单验证，可与多种 UI 库集成。这个小巧无依赖的库兼容多种主流验证工具，通过简洁的 API 实现高效灵活的表单管理。

ParaTest是一个专为PHPUnit设计的并行测试工具。它无需额外配置即可自动并行化测试用例或功能测试，显著提高测试效率。该工具支持代码覆盖率报告合并，可在多个并行进程中运行测试并生成统一报告。ParaTest安装简便，提供详细调试信息，并支持PHPStorm集成。对于需要优化PHP项目测试流程的开发者来说，ParaTest是一个值得考虑的开源解决方案。

Signals是一个开源的状态管理库，专注于简化应用的业务逻辑编写。它通过自动优化状态更新来提升性能，并能像原生功能一样集成到多个框架中。Signals提供信号、计算属性和副作用等核心功能，以及批处理和未跟踪执行等高级特性，支持Preact、React和Svelte等主流框架。

SolidJS 是一个高性能的声明式 JavaScript UI 框架。它通过编译模板到真实 DOM 节点并采用细粒度反应式更新，实现卓越性能。开发者可在应用中声明和使用状态，仅在状态变化时更新相关代码。SolidJS 集成了 JSX、上下文、Suspense、SSR 等现代特性，同时保持简洁易学和高度可组合性。

useWorker是一个为React应用优化的Web Worker Hook库。它允许在不阻塞UI的情况下执行耗时操作，支持Promise模式，并提供简洁API。该库特点包括小体积、TypeScript支持、自动回收Worker实例，以及远程依赖和超时设置等功能。useWorker为开发者提供了在React项目中高效利用Web Workers的简便方法。

Pingora是一个Rust编写的网络系统开发框架，提供HTTP 1/2代理、TLS支持、gRPC和WebSocket代理等功能。它以安全性、性能和可定制性见长，适合构建高效可靠的网络服务。Pingora在CloudFlare的生产环境中每秒处理超4000万请求，支持多种可观测性工具，并具备灵活的负载均衡和故障转移策略。

go-json是一个高性能JSON编解码库，完全兼容Go标准库encoding/json。它采用多项优化技术提升性能,如缓冲区重用、反射消除和指令序列编码。该库还支持自定义选项、彩色输出和动态过滤结构体字段。go-json为Go开发者提供了处理JSON数据的高效替代方案。

swift-identified-collections库为Swift开发者提供高性能数据结构，用于管理唯一标识元素集合。它解决了普通数组处理可识别元素的性能和稳定性问题。核心组件IdentifiedArray结合了OrderedDictionary的优势，提供了更易用的API。该库适用于SwiftUI应用和Composable Architecture框架开发，提高了代码效率和可靠性。

AGEIPort是阿里巴巴开源的数据导入导出框架，采用事件驱动架构设计。它支持集群和单机执行模式，提供实时任务进度反馈，并针对toB业务场景提供灵活定制。该框架在阿里巴巴集团内部广泛应用，月处理数据量达300-400亿条。AGEIPort通过标准化流程和接口设计，提高了开发效率和代码可维护性，适用于各类数据处理需求。

angular-movies是一个基于Angular和RxAngular的开源电影应用，利用TMDB API提供数据。项目实现了多项性能优化，如bundle size缩减和渲染效率提升，在与Next.js和Nuxt.js版本的对比中表现出色。这个示例应用为开发者提供了学习Angular和RxAngular最佳实践的机会，同时欢迎社区贡献。

fast-average-color是一个高效的JavaScript库，用于计算图像和视频的平均或主导色彩。支持多种资源类型和计算算法，适用于浏览器环境，并兼容Web Workers和Node.js。该库具有轻量级、性能优秀的特点，适合各种色彩分析需求。

nix-output-monitor工具通过处理nix-build输出，提供Nix构建过程的实时监控。它显示构建树、下载状态和时间统计，支持Nix v1和v2命令。这个工具可以帮助开发者和系统管理员更好地理解和管理Nix构建过程。

next-nprogress-bar是一款为Next.js应用开发的进度条组件，支持/app和/pages目录结构。它具有简洁的API，允许自定义样式和行为，适应不同的路由需求。该组件提供浅层路由、延迟显示等功能，并为app目录结构提供专用路由器。易于集成，可有效增强Next.js项目的用户体验。

CachedRepository项目展示了一种优化数据访问性能的缓存模式。该项目利用EF Migrations创建种子数据，实现了5秒周期的缓存刷新机制，有效提升数据加载速度。项目提供详细运行指南，帮助开发者学习如何在实际应用中实施CachedRepository模式，以改善应用程序响应时间和整体性能。

Epsilla，这款开源矢量数据库以其高性能的向量检索、成本效率及可扩展性而备受欢迎。拥有完整的数据库管理系统功能并支持深度学习与自然语言处理查询，Epsilla同时实现云原生的无服务器多租户架构，并与多种生态系统无缝集成。