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byteir

端到端模型编译解决方案,支持多种MLIR方言和ASIC优化

ByteIR是ByteDance推出的端到端模型编译解决方案,包括编译器、运行时和前端组件。该项目采用多种上游MLIR方言和Google Mhlo,提供兼容的编译过程,允许灵活混用ByteIR与上游MLIR的passes。ByteIR支持Tensorflow、PyTorch、ONNX等前端,能将SOTA模型转化为Stablehlo。目前处于早期阶段,目标是为深度学习加速器及通用CPU和GPU提供必要的模块和基础设施。

SHARK - 跨平台机器学习分发解决方案
GithubSHARKStable DiffusionTurbineVulkantorch-mlir开源项目
SHARK是一个高性能的机器学习分发平台,支持Windows、Linux和macOS,兼容AMD和Nvidia硬件,优化图像和文本生成的效率和稳定性。利用最新的Turbine技术,促进更快速的模型部署和稳定性能体验。详细指南帮助初学者和开发者快速上手,支持稳定扩散、BERT、GPT2等热门模型。
tensorrtllm_backend - TensorRT-LLM后端 适用于Triton的大语言模型推理引擎
GPUGithubTensorRT-LLMTriton开源项目推理服务深度学习
TensorRT-LLM Backend是Triton Inference Server的专用后端,用于部署和服务TensorRT-LLM模型。它集成了in-flight batching和paged attention等先进特性,显著提升了大语言模型的推理效率。通过简洁的接口设计,此后端使TensorRT-LLM模型能无缝集成到Triton服务中,为用户提供高性能、可扩展的AI推理解决方案。
awesome-tensor-compilers - 编译深度学习与张量计算的开源项目与研究综述
GPU优化GithubTensor Computation开源项目机器学习编译器深度学习编译器自动调优
本页面汇集了关于张量计算与深度学习的优质开源编译器项目和研究论文,包括编译器与中间表示(IR)设计、自动调优与自动调度、CPU和GPU优化、NPU优化、图级优化、动态模型、图神经网络、分布式计算、量化方法、稀疏计算、程序改写以及验证与测试等领域的内容。页面还提供相关教程资源,帮助开发者和研究人员优化机器学习和深度学习的编译性能。
ai-edge-torch - PyTorch模型转TensorFlow Lite的开源解决方案
AI Edge TorchGithubPyTorchTensorFlow Lite开源项目模型转换移动设备部署
ai-edge-torch是一个开源Python库,用于将PyTorch模型转换为TensorFlow Lite格式。它支持在Android、iOS和IoT设备上本地运行模型,提供广泛的CPU支持和初步的GPU、NPU支持。该项目还包含生成式API,用于优化大型语言模型在设备端的性能。ai-edge-torch与PyTorch紧密集成,为边缘AI开发提供了实用的工具。
MEGABYTE-pytorch - 多尺度Transformer模型实现百万字节序列预测
AI模型GithubMEGABYTEPytorchTransformer开源项目深度学习
MEGABYTE-pytorch是一个基于PyTorch实现的多尺度Transformer模型,专门用于预测百万字节长度的序列。该项目具有灵活的配置选项,支持多个本地模型,并整合了Flash Attention等先进技术。MEGABYTE-pytorch通过简洁的API接口实现长序列处理、模型训练和文本生成。此外,项目提供了基于enwik8数据集的训练示例,为开发者提供了实用参考。
LLM4Decompile - 大型语言模型驱动的二进制代码反编译技术
GithubLLM4Decompile二进制代码反编译大语言模型开源项目源代码
LLM4Decompile是一款创新的开源大型语言模型,专注于二进制代码反编译。该模型能将Linux x86_64二进制文件转换为可读的C源代码,覆盖GCC的O0至O3优化级别。项目提供多个参数规模的模型版本,从1.3B到33B不等。其中,最新的22B-V2版本在HumanEval-Decompile基准测试中实现了63.6%的重新执行率。LLM4Decompile不仅可直接反编译二进制文件,还能优化Ghidra等工具生成的伪代码,为二进制分析和逆向工程领域提供了新的可能性。
byt5-large - 字节级多语言自然语言处理模型
ByT5GithubHuggingface多语言支持字节级处理开源项目模型自然语言处理预训练模型
ByT5-large是一种创新的自然语言处理模型,直接处理原始UTF-8字节,无需分词器。这个Google开发的模型在mC4多语言数据集上预训练,适用于100多种语言。它采用标准Transformer架构,性能与基于token的模型相当,但在处理噪声文本、拼写和发音敏感任务方面表现更佳。ByT5-large简化了文本预处理流程,提高了模型的通用性和鲁棒性。
libai - 支持多种并行训练的大规模模型训练工具
CV任务GithubLiBaiNLP任务OneFlow开源项目模型训练
LiBai是基于OneFlow的大规模开源模型训练工具,支持数据并行、张量并行和流水线并行等多种训练组件。提供分布式训练、混合精度训练、激活检查点等多种技术,适用于计算机视觉和自然语言处理任务。LiBai易于使用,模块化设计便于研究项目的搭建,同时具备高效性能,支持CIFAR、ImageNet和BERT等数据集的处理。
dash-infer - 面向x86和ARMv9的高性能大语言模型推理引擎
CPU优化DashInferGithubLLM推理开源项目模型量化高性能计算
DashInfer是一款针对x86和ARMv9硬件架构优化的C++推理引擎,支持连续批处理和NUMA感知功能。该引擎可充分发挥现代服务器CPU性能,支持推理参数规模达14B的大语言模型。DashInfer采用轻量架构,提供高精度推理和标准LLM推理技术,兼容主流开源大语言模型,并集成了量化加速和优化计算内核等功能。
hummingbird - 用于将经过训练的传统 ML 模型编译为张量计算的库
GithubHummingbirdPyTorch加速推理开源项目机器学习模型神经网络
Hummingbird通过将训练好的传统机器学习模型编译为张量计算,使其能够借助神经网络框架(如PyTorch)加速。用户可利用神经网络框架的优化和硬件加速,无需重新设计模型。支持多种模型如决策树、随机森林、LightGBM和XGBoost,并提供易于替换的推理API。支持转换为PyTorch、TorchScript、ONNX和TVM格式。
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