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FastMLX为MLX模型提供高性能托管API 支持视觉和语言模型

FastMLX是一个高性能API,用于托管MLX模型,包括视觉语言模型和语言模型。它提供OpenAI兼容接口,支持动态模型加载、多种模型类型和图像处理。FastMLX具有高效的资源管理能力,易于集成和扩展。通过多工作进程并行处理,提高了系统吞吐量和响应速度。此外,FastMLX支持函数调用功能,进一步增强了其多功能性。

FedML - 跨平台生成式AI和大型语言模型的训练与部署方案
GithubTensorOperaTensorOpera AI分布式训练开源项目生成式AI联邦学习
TensorOpera AI简化了生成式AI和大型语言模型的训练与部署。通过集成的MLOps、调度器和高性能机器学习库,开发者可以在去中心化GPU、多云、边缘服务器和智能手机上经济高效地运行复杂的AI任务。TensorOpera Launch自动配对最经济的GPU资源,消除环境设置和管理难题,支持大规模训练和无服务器部署。TensorOpera Studio和Job Store帮助开发者微调和部署模型,实现高效的跨平台AI工作流。
gpt-neox - 大规模语言模型训练库,支持多系统和硬件环境
DeepSpeedEleutherAIFlash AttentionGPT-NeoXGithubMegatron Language Model开源项目
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。
sparseml - 神经网络优化工具,简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包,使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX,并与DeepSparse结合,在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化,兼容主流NLP和CV模型,如BERT、YOLOv5和ResNet-50,实现推理速度和模型大小的显著优化。
mlx-vlm - 在Mac上运行Vision LLMs的MLX-VLM软件包
GithubMLXMLX-VLMMacVision LLMs安装包开源项目
MLX-VLM是一款在Mac上运行Vision LLMs的开源软件包,支持通过pip安装。用户可以使用命令行界面(CLI)、Gradio聊天UI或脚本进行模型推理。该软件包支持多个预训练模型,便捷地应用聊天模板并生成输出,是开发人员和研究人员进行视觉问答的实用工具。
api-for-open-llm - 开源大模型的统一后端接口
GithubOpenAI ChatGPT API大语言模型嵌入模型开源项目模型支持环境变量
api-for-open-llm提供多种开源大模型的后端统一接口,以OpenAI ChatGPT API格式调用支持,如LLaMA、Baichuan等。支持流式响应、文字嵌入等功能,适用于多种应用需求。环境配置简洁,便于快速部署。
fastc - 轻量级文本分类工具 适用于内存受限环境
Githubfastc嵌入模型开源项目文本分类机器学习自然语言处理
fastc是一款为CPU环境优化的文本分类工具,专为内存受限场景设计。它采用高效蒸馏模型生成嵌入,结合逻辑回归或最近质心方法实现快速分类。该工具支持多分类器并行执行,具备模型训练、保存、加载和发布功能,并提供推理服务器部署选项。fastc为开发者提供了一个全面且高效的文本分类解决方案。
models - 探索最先进的机器学习模型与技术
GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理
ONNX Model Zoo是一个开源平台,汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型,涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具,加速机器学习技术的应用和发展。此外,ONNX Model Zoo支持多种框架和工具,通过共同的文件格式和操作集,促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任,含有诸如图像分类、对象检测等主要模型,并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求,使其既适应初学者也满足专业人士的需求。
LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架
GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容
LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务,减少延迟和成本,同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例,LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型,包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升,是处理复杂问题的理想工具。
mmf - 多模态视觉与语言研究平台
Facebook AI研究GithubMMFPyTorch多模态研究开源项目热门视觉与语言
MMF是Facebook AI Research开发的用于视觉与语言多模态研究的模块化框架,支持PyTorch,提供分布式训练功能。该框架包括最新的视觉和语言模型实现,并已支持多项Facebook AI研究项目。MMF也是各类视觉和语言数据集挑战赛(如Hateful Memes、TextVQA、TextCaps和VQA挑战赛)的首选代码基础。
FastAI.jl - Julia深度学习流程的高效简化工具
FastAI.jlGithubJulia图像分类开源项目深度学习计算机视觉
FastAI.jl是一个Julia深度学习库,旨在简化从数据处理到模型训练的全过程。它提供可重用组件,支持计算机视觉和表格数据任务,同时保持灵活定制性。该库整合了Julia生态系统中的多个包,通过高级工作流程和API,提高了深度学习项目的效率。FastAI.jl适用于各类深度学习应用,为研究人员和开发者提供了便捷的工具。
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