FasterTransformer

基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优

FasterTransformer TensorRT-LLM NVIDIA BERT GPT Github 开源项目

FasterTransformer不仅支持多框架集成，还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能，极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档，有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。

commented-transformers - 精细注释的Transformer在PyTorch中的实现

Attention机制BERTGPT-2GithubPyTorchTransformer开源项目

详细注释的Transformer实现，涵盖从头创建Transformer系列，包括注意力机制和整体Transformer的实现。提供双向注意力、因果注意力及因果交叉注意力的实现，以及GPT-2和BERT模型的单文件实现，兼容torch.compile(..., fullgraph=True)以提高性能。

How-to-use-Transformers - 介绍Transformers库的自然语言处理应用教程

BERTGithubHugging FacePython库Transformers开源项目自然语言处理

该项目提供了由Hugging Face开发的Transformers库的快速入门教程，支持加载大部分预训练语言模型。教程涵盖自然语言处理背景知识、Transformers基础和实战案例，包括pipelines、模型与分词器使用、微调预训练模型及序列标注任务等。示例代码展示了句子对分类、命名实体识别、文本摘要等任务的实现，适合机器学习和NLP开发者参考。

lite-transformer - 现代高效的长短期注意力Transformer模型

GithubLite Transformer分布式训练开源项目数据预处理模型训练测试模型

Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发，支持多种数据集的下载和预处理，能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异，并支持分布式训练和预训练模型下载。

transformers - 免费开源的transformers课程，详解关键概念与实践操作

BERTGithubtransformers多头注意力机制开源项目自注意力机制课程

该课程由软件工程师Peter发起，现正免费且开放源码。内容涵盖transformers的关键概念、实践练习和学术论文剖析。通过YouTube视频讲解和Jupyter笔记本实操，深入学习编码器-解码器架构、自注意力、多头注意力等核心概念，并从零开始构建简单的transformer模型。亦包含如何微调BERT和GPT-2等预训练模型及进行特定任务处理和文本生成。

EET - Transformer模型推理加速引擎

AI模型EETGithubTransformer开源项目性能优化推理

EET是一个专注于Transformer模型的PyTorch推理加速引擎。它支持百川、LLaMA等大规模语言模型,提供int8量化功能,可在单GPU上高效运行超大模型。EET通过CUDA内核优化和量化算法显著提升多模态及NLP任务的推理性能,为Transformers和Fairseq提供开箱即用的加速方案。使用EET只需几行代码即可实现模型的高效部署与推理。

faster-whisper-base - 多语言自动语音识别与转录效率提升的开源工具

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换自动语音识别

faster-whisper-base是将OpenAI的Whisper-base模型转换为CTranslate2格式的项目，支持多语言自动语音识别。模型保留FP16精度，用户可以通过CTranslate2的compute_type选项进行模型类型调整，适合需要高效语音转录的应用。

TensorRT - 优化深度学习推理的开源平台

CUDADockerGithubNVIDIAONNXTensorRT开源项目

NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码，展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分，并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件，并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。

pytorch-transformer - 基于PyTorch的Transformer模型实现与Attention机制全解析

GithubYouTube视频pytorch-transformer实现开源项目步骤注意力机制

该项目实现了基于PyTorch的Transformer模型，通过详细的步骤和代码讲解，辅以‘Attention is all you need’论文的实现和YouTube视频教程，帮助用户掌握并应用Transformer模型。适合从事深度学习、自然语言处理的开发者和研究者。

10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目

GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估

本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型，支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息，帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。

FastSpeech2 - 快速且高质量的端到端文本转语音

FastSpeech 2GithubMelGANNVIDIAPyTorch开源项目文本转语音

FastSpeech 2，面向精准快速的文本到语音转换，基于PyTorch与Espnet技术，配备Nvidia与MelGAN工具，极致优化语音生成效果，适合各类开发者利用和研究。

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