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orion

异步黑盒函数优化框架

Orion是一个专用于黑盒函数优化的异步框架,可作为机器学习模型和训练的元优化器。该框架提供灵活的大规模异步优化实验平台,设计理念注重最小化对研究工作流的干扰。Orion支持快速调优,为用户脚本提供简洁的非侵入式接口,并集成了先进的超参数算法、搜索空间定义和全面的配置系统。

exploring-AI-optimization - 人工智能模型优化技术的精选学习资源
AI优化Github剪枝开源项目深度学习编译器蒸馏量化
Exploring AI optimization项目是一个聚焦AI优化技术的资源库,收录了量化、剪枝等领域的高质量论文、教程和课程。该项目每周更新AI优化领域的重要研究见解,为研究人员和开发者提供学习参考,推动AI技术发展。资源库开放社区贡献,鼓励知识交流与分享。
Sophia - 高效的二阶随机优化算法
GithubSophia二阶优化优化器开源项目机器学习训练加速
Sophia是一种新型二阶随机优化算法,利用Hessian矩阵对角线的低成本随机估计和裁剪机制来优化模型训练。相比Adam算法,Sophia在预训练损失、计算量和训练时间方面表现更优,可将训练成本降低50%。此算法易于集成,无需特殊模型架构或基础设施,适用于各类机器学习项目。
Orca-2-13b - 微软开源专注推理能力提升的研究型语言模型
GithubHuggingfaceOrca 2人工智能开源项目微软研究推理能力模型语言模型
Orca 2是微软研究院基于LLAMA-2开发的研究型语言模型,通过合成数据集训练,旨在增强小型语言模型的推理能力。该模型在推理、阅读理解、数学问题解决和文本摘要等任务中表现优异,采用单轮响应模式。Orca 2为研究社区提供了评估和改进小型语言模型的基础,目前开放了13B参数版本及完整权重,供研究使用。
Arize AI - 全面AI模型观测与评估平台 提升开发效率
AI ObservabilityAI工具AI开发ArizeLLM评估模型监控
Arize AI平台专注AI观测和LLM评估,为AI工程师提供全面开发部署方案。主要功能包括性能跟踪、数据集管理、提示词优化、自动化监控和智能搜索,有效提升模型速度和AI结果。作为云原生平台,支持灵活部署并符合安全合规标准,助力用户高效追踪、评估和迭代AI模型,快速发现并解决问题。
keops - 大规模矩阵运算与自动微分的高效GPU加速库
GPU计算GithubKeOps开源项目核方法符号矩阵自动微分
KeOps是一个开源库,专门用于高效计算大型数组的归约运算。它集成了高效C++程序和自动微分引擎,支持Python、Matlab和R等多种编程语言。KeOps尤其适合处理核矩阵向量乘积、K近邻查询和N体问题等计算,即使在核矩阵或距离矩阵超出内存容量的情况下也能高效运行。与PyTorch GPU基准相比,KeOps在多种几何应用中能实现10-100倍的性能提升,广泛应用于核方法和几何深度学习等领域。
triton - 开源高效深度学习原语编程语言与编译器
GPU编程GithubLLVMTriton开源项目深度学习编译器
Triton是一种开源编程语言和编译器,专为编写高效的自定义深度学习原语而设计。它提供了一个兼具高生产力和灵活性的开发环境,性能优于CUDA,灵活性超过其他领域特定语言。Triton支持NVIDIA和AMD GPU平台,提供完善的文档和教程。用户可通过pip轻松安装,也支持源代码构建。该项目持续更新,最新版本进行了大量性能优化和问题修复。
velox - 可重用数据处理组件库 助力数据库引擎优化
C++GithubVelox开源项目数据处理数据库加速库
Velox是Meta开发的C++数据库加速库,提供可重用和可扩展的高性能数据处理组件。它支持多种分析工作负载,包括批处理、交互式查询、流处理和AI/ML。Velox的核心组件包括类型系统、向量化内存布局、表达式评估引擎等,同时允许开发者进行自定义扩展。目前,Velox正与IBM/Ahana、Intel等公司合作,致力于为数据库引擎开发提供高效的基础设施。
orillusion - 高性能Web3D渲染引擎 助力浏览器复杂场景渲染
3D渲染GithubOrillusionWeb3D渲染引擎WebGPU前端开发开源项目
Orillusion是基于WebGPU标准开发的Web3D渲染引擎,致力于在浏览器中实现桌面级的3D渲染效果。该引擎支持复杂场景渲染,提供NPM和CDN等多种安装方式。目前处于测试阶段,Orillusion正在建立WebGPU技术社区,旨在推动Web前端3D渲染技术的发展。
omnisafe - 安全强化学习框架加速AI系统安全研究
GithubOmniSafeSafeRL安全强化学习开源项目强化学习算法框架
OmniSafe是一个用于安全强化学习(SafeRL)研究的开源框架。它提供了全面的SafeRL算法基准测试和模块化工具包。该框架采用高度模块化设计,支持高性能并行计算,并提供开箱即用的工具。OmniSafe实现了多种类型的SafeRL算法,包括基于策略、无模型和基于模型等。通过丰富的教程和API,框架适合不同水平的研究人员使用。OmniSafe致力于推动SafeRL领域的发展,为AI系统安全性研究提供重要支持。
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。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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