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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。

BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型,提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构,并通过1-bit权重缩放技术,实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers,显著降低了GPU内存占用,从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度,并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南,为研究者和开发者提供有力支持。
speculative-decoding - 推测解码技术,优化大型语言模型推理速度
GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理
该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现,旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略,包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时,项目致力于优化批处理推测解码,以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果,并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。
Mooncake - 大语言模型服务架构采用KVCache分离设计
GithubKVCacheLLM服务Mooncake分离架构吞吐量开源项目
Mooncake是一种创新的大语言模型服务架构。它采用以KVCache为中心的分离设计,将预填充和解码集群分开,并充分利用GPU集群的闲置资源实现KVCache的分布式缓存。Mooncake的核心调度器在确保延迟服务水平目标的同时,最大化系统的有效吞吐量。通过实施预测性早期拒绝策略,该架构在高负载情况下表现优异,尤其适合长上下文场景。实验结果表明,在特定模拟环境中,Mooncake能够在满足服务水平目标的前提下,将系统吞吐量提升525%。
m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型
GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构,用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作,提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时,在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码,方便研究者进行further研究。
BMTrain - 分布式大规模深度学习模型训练优化工具
BMTrainGithubZeRO优化分布式训练大模型训练开源项目性能优化
BMTrain是一款为大规模深度学习模型设计的分布式训练工具。它能够支持训练包含数十亿参数的模型,并保持代码简洁性。该工具集成了ZeRO优化和通信优化等技术,可提高训练效率和显存利用率。BMTrain与PyTorch兼容,仅需少量代码调整即可实现分布式训练。在13B参数的GPT-2模型训练中,BMTrain展现出优越性能。
UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案
BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型
UltraFastBERT是一个开源项目,旨在通过创新的快速前馈(FFF)层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码,以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码,以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重,可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果,并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。
silero-models - 提供预训练的企业级语音识别和合成模型
GithubONNXPyTorchSilero Models开源项目文本转语音语音识别
silero-models展示高质量预训练语音识别与合成模型,提供简化的企业级语音技术解决方案,性能匹敌谷歌STT。模型即用、支持多语言、语音合成自然,将企业和开发者的部署流程简化至极致。
Bytebot - 智能网页数据提取与自动化解决方案
AI工具AI自动化Bytebot工作流程数据提取网页抓取
Bytebot是一款智能网页数据提取和自动化工具,提供REST API和无代码平台。用户只需输入URL和指令即可构建灵活的网页自动化流程。该工具能自动处理浏览器逻辑、IP轮换和验证码,并具备会话检查和智能缓存功能。Bytebot适用于数据提取、表单填写和网站监控等多种场景,为企业和开发者提供高效的网页数据处理方案。
optimum-intel - Transformers和Diffusers库与Intel提供的不同工具和库之间的接口,用于加速 Intel 架构上的端到端管道
GithubIntel Extension for PyTorchNNCFNeural CompressorOpenVINOOptimum Intel开源项目
Optimum Intel接口将Hugging Face的Transformers和Diffusers库与Intel的工具相结合,优化PyTorch模型性能。支持Intel Neural Compressor的量化和剪枝技术,OpenVINO的高性能推理以及Intel Extension for PyTorch的操作融合和图优化。Optimum Intel提供简单直观的接口和丰富示例,便于在Intel硬件上部署高效模型。
ivy - 跨框架机器学习代码转换和模型互操作平台
GithubIvy开源开源项目机器学习框架转换模型转换
Ivy 是一个开源的机器学习框架,支持跨多个框架转换机器学习模型和代码。用户可以通过 Ivy 在任何框架中使用机器学习模型或函数,实现代码的转译和模型的互操作性。无论是 PyTorch, TensorFlow, JAX 还是 NumPy,Ivy 都使得代码转换变得简单高效。适用于各类机器学习项目和开发者。它特别适用于那些需要在不同机器学习框架间迁移或转换代码的场景。
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