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torch2trt

PyTorch模型转TensorRT加速工具

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。

toolformer-pytorch - 语言模型自主学习工具使用,提高API调用效率
API调用GithubMetaAIPytorchStability.aiToolformer开源项目
Toolformer-Pytorch是由MetaAI开发的开源项目,旨在使语言模型能够自主调用API工具来完成任务。得益于Stability.ai的支持和开源社区的贡献,该项目显著提升了语言模型对工具的理解和使用能力。无论是时间查询还是简单的数学运算,Toolformer都表现出色,同时通过优化和微调,降低了文本困惑度。安装简单,适用于各种Python环境。
pytorch-tutorial - 为深度学习研究人员提供了学习 PyTorch 的教程代码
GithubPyTorch代码开源项目教程深度学习神经网络
突破传统学习障碍,探索PyTorch深度学习教程。通过精炼的代码,快速构建从基础到高级的模型如线性回归及神经网络等,同时详述安装指导与环境配置。
tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架
C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习
Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架,专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器(MLP)和多分辨率哈希编码,并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU,通过C++/CUDA API和PyTorch扩展,助力高性能计算和深度学习项目。
gemma_pytorch - Gemma模型的官方PyTorch实现及多平台推理支持
AI模型GemmaGithubPyTorch开源项目机器学习自然语言处理
gemma_pytorch项目是Gemma模型的官方PyTorch实现,支持CPU、GPU和TPU多平台推理。项目提供PyTorch和PyTorch/XLA两种实现,涵盖2B、7B、9B和27B等多个模型变体及量化版本。通过Docker可快速部署环境并进行推理。项目还包含最新的Gemma v2和CodeGemma模型支持,为用户提供全面的Gemma模型应用方案。
pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程
GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习
本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念,通过实践教学与丰富的视频材料,讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题,适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程,确保内容的时效性和专业性。
FLASH-pytorch - FLASH 线性时间内提升Transformer效能的开源实现
FLASHGithubPyTorchTransformer开源项目注意力机制深度学习
FLASH-pytorch是一个开源项目,实现了一种高效的Transformer变体。该项目采用门控注意力单元(GAU)和分组线性注意力,在线性时间内提升模型性能。它提供简洁API,支持自回归和非自回归模式,并整合多种位置编码技术。这一工具使研究人员和开发者能够便捷地探索和应用Transformer的最新优化技术。
TNN - 轻量级、高效能、多平台支持的开源深度学习框架
GithubTNN人工智能开源项目性能优化模型转换跨平台
TNN,腾讯优图实验室开源的神经网络推理框架,提供针对移动设备和X86/NV GPUs的高效性能优化。该框架已被QQ、微视等多款应用使用,并支持各大平台包括TensorFlow、Pytorch、MxNet。
OpenNMT-py - 开源的神经机器翻译与大型语言模型框架
EoleGithubLLM支持Neural Machine TranslationOpenNMT-pyPyTorch开源项目
OpenNMT-py是基于PyTorch的开源神经机器翻译和语言模型框架,适用于研究和生产。支持大语言模型转换、量化以及多GPU并行。提供教程、文档和社区支持,适合翻译、总结等多种NLP任务。最新版本引入了多查询注意力机制和线性去偏等新功能。
RETRO-pytorch - 基于PyTorch的RETRO检索增强语言模型
GithubPytorchRETRO开源项目检索增强语言模型深度学习神经网络
RETRO-pytorch是一个基于PyTorch实现的检索增强变换器(RETRO)模型。该项目通过高效的检索机制,在仅使用GPT-3十分之一参数的情况下实现相当性能。项目利用autofaiss构建索引和计算最近邻,并支持将模型扩展至1000层。此外,RETRO-pytorch还提供了便捷的训练包装器和数据集类,大大简化了模型训练流程。
lightning-thunder - PyTorch模型优化编译器 显著提升训练速度
GPU加速GithubPyTorch开源项目性能优化深度学习编译器
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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