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pytorch_memlab

PyTorch CUDA内存分析与优化工具

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。

cymem - Cython项目的智能内存管理工具
CythonGithubPoolPythoncymem内存管理开源项目
cymem为Cython项目提供了两个简洁的内存管理助手,实现了内存与Python对象生命周期的智能绑定。其核心Pool类封装了calloc函数,适用于复杂的深度嵌套结构。通过自动内存释放机制,cymem有效防止内存泄漏,简化了开发流程,提升了Cython项目的性能和可靠性。
GradCache - 突破GPU/TPU内存限制,实现对比学习无限扩展
GPUGithubGradient CacheJAXPytorch对比学习开源项目
Gradient Cache技术突破了GPU/TPU内存限制,可以无限扩展对比学习的批处理大小。仅需一个GPU即可完成原本需要8个V100 GPU的训练,并能够用更具成本效益的高FLOP低内存系统替换大内存GPU/TPU。该项目支持Pytorch和JAX框架,并已整合至密集段落检索工具DPR。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出,提供清晰稳定的API,支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织,将科学研究与工程实现分离,帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器,Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性,适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
torchtitan - PyTorch原生大规模语言模型训练框架
GithubLLM训练Llama模型PyTorchtorchtitan分布式训练开源项目
torchtitan是基于PyTorch的大规模语言模型训练框架,展示了最新分布式训练功能。它采用简洁模块化设计,支持多种并行化技术,包括数据并行、张量并行和管道并行。框架还提供分布式检查点和Float8等先进特性,为Llama 3和Llama 2等模型预训练提供高效方案。torchtitan旨在展示PyTorch在大规模语言模型训练中的潜力。
open-metric-learning - 开源的PyTorch度量学习框架 支持多模态嵌入训练
GithubPyTorchopen-metric-learning嵌入向量度量学习开源项目检索系统
open-metric-learning是一个基于PyTorch的开源度量学习框架,用于训练和验证高质量嵌入模型。它提供端到端流水线、实用案例和预训练模型库,支持图像和文本等多种模态。该框架具有统一的检索结果处理和评估方法,适用于人脸识别、商品搜索等嵌入学习任务。已被多家知名公司和机构采用,是一个功能丰富、易于上手的度量学习工具。
Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架 支持2D和3D多模态分析
GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络
Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架,支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法,兼容主流医学影像格式,提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标,便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。
gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具
GPU加速GPyTorchGaussian processGithubKISS-GPPyTorch开源项目
GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库,旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速,并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法,同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。
scalene - AI驱动的全面Python性能分析工具提供CPU、GPU和内存优化建议
CPU分析GithubPythonScalene内存分析开源项目性能分析
Scalene是一款高性能Python分析工具,可同时监测CPU、GPU和内存使用。它能区分Python和原生代码执行时间,识别内存泄漏,分析数据复制量。独特的AI优化建议功能为开发者提供代码改进方案。通过命令行或Web界面,Scalene支持逐行分析,助力快速定位性能瓶颈,提升Python程序效率。
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。
calculate-flops.pytorch - 神经网络模型计算工具:FLOPs、MACs和参数量分析
FLOPs计算GithubHugging Facecalflops大语言模型开源项目神经网络
calflops是一款专为神经网络模型设计的计算工具,可分析各类模型的FLOPs、MACs和参数量。支持线性、CNN、RNN、GCN和Transformer等模型,以及基于PyTorch的自定义模型。工具能详细展示每个子模块的计算数据及占比,有助于深入了解模型性能。对大型语言模型的分析尤为出色,并与Hugging Face平台无缝对接。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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