avalanche

基于 PyTorch 的持续学习开源库

Avalanche Pytorch Continual Learning 开源机器学习 Github 开源项目

Avalanche 是基于 PyTorch 的持续学习开源库，提供快速原型设计、训练和评估工具。其模块包括数据处理、模型训练、评估和日志记录，帮助研究人员提高代码效率和研究影响力。简单示例和教程使用户快速上手，社区支持持续改进库功能。

文档

Awesome-pytorch-list - 覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域的各类PyTorch资源的汇集平台

GithubPyTorch开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

Awesome-Pytorch-list是一个包括各类PyTorch资源的汇集平台，覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域。这个开源项目提供了丰富的教程、案例和工具库。其内容持续更新，致力于支持动态神经网络的GPU加速研究。研究人员和开发者可以利用这些最新资源，进行高效的机器学习和科研实验。

pytorch_memlab - PyTorch CUDA内存分析与优化工具

CUDAGithubPyTorchpytorch_memlab内存管理开源项目性能分析

pytorch_memlab是一个针对PyTorch的CUDA内存管理工具,提供内存分析器和内存报告器等功能。它可以帮助开发者诊断内存溢出问题,理解底层内存机制。该工具支持逐行内存分析、张量内存使用报告,以及将CUDA张量临时移至CPU内存等特性。pytorch_memlab能够协助开发者优化内存使用,提升PyTorch项目性能。

botorch - PyTorch驱动的模块化贝叶斯优化库

BoTorchGithubPyTorch开源项目机器学习概率模型贝叶斯优化

BoTorch是一个基于PyTorch的贝叶斯优化库，提供模块化接口用于组合概率模型、采集函数和优化器。该库充分利用PyTorch的自动微分和并行计算能力，支持基于蒙特卡洛的采集函数，并与GPyTorch深度集成。BoTorch主要面向贝叶斯优化和AI领域的研究人员及专业实践者，为实现和测试新算法提供灵活高效的平台。

benchmark - 开源基准测试集评估PyTorch性能

GithubPyTorch基准测试安装开源项目性能评估模型

PyTorch Benchmarks是评估PyTorch性能的开源基准测试集。它提供修改过的流行工作负载、标准化API和多后端支持。项目包含安装指南、多种基准测试方法和低噪声环境配置工具。支持自定义基准测试和库集成。通过夜间CI运行，持续评估PyTorch最新版本性能。

veScale - 基于PyTorch的大规模语言模型训练框架

GithubLLM训练框架PyTorch分布式训练并行计算开源项目模型执行

veScale是一个基于PyTorch的大规模语言模型训练框架，专为简化LLM训练过程而设计。它支持零代码修改、单设备抽象和自动并行规划，实现了张量并行、序列并行和数据并行等多种策略。框架还提供自动检查点重分片和nD分布式时间线功能，大幅提升了训练效率。作为一个持续发展的项目，veScale计划在未来引入更多先进功能，为研究人员和开发者提供全面的LLM训练解决方案。

torchgeo - 优化地理空间数据处理的机器学习与遥感工具

GithubPyTorchTorchGeo地理空间数据开源项目机器学习遥感

TorchGeo 是一个基于 PyTorch 的地理空间数据处理库，提供丰富的数据集、采样器、变换和预训练模型，旨在帮助机器学习和遥感专家更高效地处理和探索地理空间数据。该库支持多光谱传感器的预训练模型，并与 PyTorch 数据加载器完全兼容，易于集成到现有的训练工作流中。其全面的文档包括 API 使用指南、教程和示范，非常适合开发者和研究人员使用。

torchscale - 高效扩展Transformer模型的PyTorch开源库

DeepNetGithubLongNetPyTorchTorchScaleTransformers开源项目

TorchScale是一个PyTorch开源库，旨在帮助研究人员和开发者有效扩展Transformer模型。该库专注于开发基础模型和AGI架构，提升建模的通用性、能力以及训练的稳定性和效率。其关键功能包括DeepNet的稳定性、Foundation Transformers的通用性、可延展性的Transformer和X-MoE的效率。最新更新涉及LongNet和LongViT等创新架构，支持多种应用，如语言、视觉和多模态任务，用户仅需几行代码即可快速创建和调整模型。

axolotl - 多功能AI模型微调工具

AI模型AxolotlGithub开源项目微调训练配置

Axolotl是一个功能丰富的AI模型微调工具，支持llama、pythia、falcon等多种Huggingface模型。它提供全微调、LoRA、QLoRA等训练方法，支持自定义配置和多种数据集格式。Axolotl集成了xformer、flash attention等技术，可在单GPU或多GPU环境运行，支持Docker部署，并可将结果记录到wandb或mlflow。该工具为AI模型训练提供了灵活高效的解决方案。

pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架

GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习

PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架，利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型，支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测，安装简便，易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。

pytorch-blender - 将Blender与PyTorch融合的深度学习框架

BlenderGithubPyTorchblendtorch人工视觉数据开源项目深度学习

blendtorch是一个Python框架，将Blender与PyTorch无缝集成，用于人工视觉数据的深度学习。它使用Eevee实时渲染器生成图像和注释，提高了模型训练效率。该框架支持分布式Blender渲染直接输入PyTorch数据管道，适用于监督学习和域随机化。blendtorch还提供OpenAI Gym支持，可用于强化学习训练。这一工具为人工训练数据生成和深度学习研究提供了灵活高效的解决方案。

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