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PyTorch模型优化编译器 显著提升训练速度

PyTorch性能优化编译器深度学习GPU加速Github开源项目

Lightning Thunder是一款专为PyTorch设计的源到源编译器。它通过整合nvFuser、torch.compile、cuDNN等多种硬件执行器，大幅提升PyTorch程序的执行效率。支持单GPU和多GPU环境，在Llama 2 7B模型训练中实现40%的吞吐量提升。Thunder具有易用性、可理解性和可扩展性，是PyTorch开发者提升模型性能的有力工具。

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介绍相关项目
Llama-3.2-1B-Instruct-bnb-4bit - Unsloth技术加速大型语言模型微调
GithubHuggingfaceLlama 3.2TransformersUnsloth开源项目性能优化模型模型微调
本项目展示了利用Unsloth技术微调Llama 3.2等大型语言模型的方法。该技术可将微调速度提升2-5倍，同时降低70%内存占用。项目为Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Google Colab笔记本，便于用户进行模型微调。这一方法适合各层级用户，能有效提升模型训练效率。
slowllama - 在Apple和nVidia设备上微调Llama2和CodeLLama模型
CodeLLamaGPUGithubLlama2M1/M2设备slowllama开源项目
slowllama是一个专注于微调Llama2和CodeLLama模型的开源项目，支持70B/35B模型版本，并可在Apple M1/M2设备（如Macbook Air、Mac Mini）或消费级nVidia GPU上运行。通过将模型部分数据转储到SSD或主内存，该项目避免使用量化技巧，优化正向和反向传递性能。采用LoRA方法限制参数更新，操作步骤详尽，包括依赖安装、模型下载和配置脚本，是在资源有限环境下进行大模型微调的理想选择。
ignite - PyTorch工具库，专为简化神经网络训练与评估设计
GithubPyTorch-Ignite事件和处理器开源项目神经网络训练评估
Ignite是一个为PyTorch设计的库，帮助用户以灵活和透明的方式训练及评估神经网络。这个库通过简化代码，提供了控制简单且强大的API，支持度量和实验管理等功能。其简单的引擎和事件系统，以及开箱即用的度量工具，使得模型评估变得轻松。它还包含用于训练管理、保存工作成果和记录关键参数的内置处理器。此外，Ignite还支持自定义事件，满足高级用户需求。
torch2trt - PyTorch模型转TensorRT加速工具
GPU加速GithubPyTorchTensorRTtorch2trt开源项目模型转换
torch2trt是一款将PyTorch模型转换为TensorRT的开源工具。它基于TensorRT Python API开发,具有简单易用和灵活可扩展的特点。用户通过单个函数调用即可完成模型转换,还支持自定义层转换器。该工具适配多种常用模型,并提供模型保存和加载功能。torch2trt能显著提升NVIDIA设备上的模型推理性能,适用于PyTorch模型推理加速场景。
pytorch_tabular - 表格数据深度学习的简易化解决方案
GithubPyTorchPyTorch Lightning开源项目标签数据模型定制深度学习
PyTorch Tabular是一个开源库，旨在简化表格数据的深度学习应用。该库具有低阻力易用性、易于定制和可扩展性，基于PyTorch和PyTorch Lightning构建。提供如TabNet、NODE和GATE等多种模型选择，适用于研究和实际应用。详细的文档和简单的安装流程使用户能够快速上手和自定义模型，提高机器学习任务的效率和性能。
Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit - Unsloth技术实现高效低资源的Llama 3.1模型微调
GithubHuggingfaceLlama 3.1Transformers大语言模型开源项目性能优化模型模型微调
该项目利用Unsloth技术对Meta-Llama-3.1-8B模型进行高效微调,节省58%内存并将训练速度提升2.4倍。提供多个免费Google Colab笔记本,支持Llama-3.1、Gemma-2、Mistral等模型的微调,便于获得性能优化的定制模型。适合资源受限的研究者和开发者使用,实现低成本高效率的大语言模型优化。
bolt - 增强深度学习模型部署的高效轻量级库
BoltGithub华为开源项目推理精度模型转换深度学习
Bolt是一款轻量级深度学习库，旨在提升模型部署效率。它支持Caffe、ONNX、TFLite和Tensorflow的模型转换，提供从FP32到1-BIT的多种推理精度，并适用于ARM和X86 CPU以及多种GPU。该库在华为多个部门广泛应用，具备高性能、丰富的图优化和高效的线程亲和性设置，提升时序数据处理效率。
InferLLM - 轻量化语言模型推理框架，兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架，源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手，并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU，可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector，并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理，适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
unsloth - 提高模型速度，降低内存消耗
GithubLlama 3.1Unsloth.ai免费notebooks内存优化开源项目性能提升
Unsloth提供高效AI模型调优方案，能将处理速度提升2倍，内存消耗降低60%。支持多种NVIDIA GPU型号，并适用于Llama 3.1、Mistral及Gemma等多种模型，全程无需更换硬件。易于操作的免费笔记本特别适合AI初学者。探索我们的网站，体验这一领先技术。
TinyLlama-1.1B-intermediate-step-715k-1.5T - 紧凑型AI模型的快速训练与高效优化
GPUGithubHuggingfaceLlama模型TinyLlama参数紧凑性开源项目模型预训练
TinyLlama项目在90天内利用16台A100-40G GPU完成了1.1B参数模型的预训练，涉及3万亿个令牌。该模型因其紧凑和模块化设计，适用于资源有限的多种应用场合。最新的中间检查点提供了715K步和1.49T令牌的参数，评估基准上表现均有提升。详情请访问TinyLlama GitHub页面。
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