InfiniTransformer

非官方的PyTorch和Transformers实现

InfiniTransformer PyTorch 🤗Transformers Llama3 Gemma model Github 开源项目

InfiniTransformer是一个非官方的PyTorch和Transformers实现，支持Llama3和Gemma模型。包含两种Infini注意力实现类型：全模型替换和仅替换注意力层。详细介绍了从克隆仓库、安装依赖到训练和推理的步骤，便于用户快速上手和扩展。

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介绍相关项目

infini-transformer - 针对无限长度上下文设计的高效Transformer模型

GithubInfini-Transformer位置编码开源项目注意力机制自然语言处理长序列处理

Infini-Transformer是一种创新的Transformer模型，专门用于处理无限长度的上下文。该模型采用压缩性记忆机制和混合深度技术，能有效处理超长序列。Infini-Transformer支持文本分类、问答和语言生成等多种任务，并集成RoPE和YaRN等先进位置编码技术。这一模型为长文本处理和大规模语言任务提供了高效解决方案。

ktransformers - 体验前沿LLM推理优化的灵活框架

GPU加速GithubKTransformersLLM推理优化大型语言模型开源项目深度学习框架

KTransformers是一个灵活的Python框架，通过高级内核优化和并行策略增强Transformers性能。框架支持单行代码注入优化模块，提供Transformers兼容接口、OpenAI和Ollama标准RESTful API及简化的ChatGPT风格Web UI。专注本地部署和异构计算优化，KTransformers集成Llamafile和Marlin内核，为LLM推理优化实验提供灵活平台。

x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用

Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器

x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。

pytorch-transformer - 基于PyTorch的Transformer模型实现与Attention机制全解析

GithubYouTube视频pytorch-transformer实现开源项目步骤注意力机制

该项目实现了基于PyTorch的Transformer模型，通过详细的步骤和代码讲解，辅以‘Attention is all you need’论文的实现和YouTube视频教程，帮助用户掌握并应用Transformer模型。适合从事深度学习、自然语言处理的开发者和研究者。

transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理

GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理

探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。

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。

infinity - 高效低延迟的REST API用于矢量嵌入，支持多种模型

GithubInfinityREST API低延迟向量嵌入开源项目高吞吐量

Infinity是一个高吞吐量、低延迟的REST API，专为矢量嵌入服务，支持所有SentenceTransformers模型和框架。其内置如torch、optimum、CTranslate2等快速推理后端，兼容多种硬件加速器。API简单易用，基于FastAPI和Swagger，完全文档化，并与OpenAI嵌入规范对齐。Infinity支持动态批处理、多模态、INT8和FP8等功能，提供多种部署方式，包括Docker、Python API和云端服务。

former - 使用PyTorch实现简单Transformer模型的指南

GithubIMDb数据集PyTorchtransformer分类实验开源项目自注意力机制

详细介绍了如何使用PyTorch从零开始实现简单的Transformer模型，包含安装和使用指南，以及通过命令行控制超参数和数据自动下载的说明。

a-PyTorch-Tutorial-to-Transformers - PyTorch实现Transformer模型的详细教程与实践指南

GithubPyTorchTransformer开源项目机器翻译注意力机制编码器-解码器架构

本项目提供了一个基于PyTorch的Transformer模型实现教程。教程深入讲解了Transformer的核心概念,如多头注意力机制和编码器-解码器架构,并以机器翻译为例展示应用。内容涵盖模型实现、训练、推理和评估等环节,适合想要深入理解和应用Transformer技术的学习者。

iTransformer - 先进的时间序列预测模型，打造SOTA性能

GithubiTransformer人工智能开源项目时间序列预测注意力网络深度学习

iTransformer是一种基于注意力机制的时间序列预测模型，由清华大学和蚂蚁集团研究人员开发。该模型采用倒置Transformer结构，支持多变量和多步长预测。iTransformer引入了可逆实例归一化等技术，旨在提高预测准确性和处理长序列数据的能力。这个开源项目为时间序列分析提供了新的研究方向。项目提供Python实现，支持使用PyTorch框架。用户可通过pip安装并轻松集成到现有的时间序列分析工作流程中。该项目还包括实验性功能，如二维注意力和傅里叶变换增强版本，为研究人员提供了探索和改进的空间。

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