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Trainer

基于PyTorch的通用模型训练框架

TrainerPyTorch模型训练多GPU训练实验日志Github开源项目

Trainer是一个基于PyTorch的开源模型训练框架，具有简洁的代码结构和灵活的优化控制。该框架支持自动优化、高级优化循环、批量大小查找、分布式训练和Accelerate集成。此外，Trainer提供回调功能、性能分析和多种实验日志记录选项，包括Tensorboard和ClearML等。这个框架适用于各类深度学习任务，能够简化训练流程并提升效率。

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介绍相关项目
OneTrainer - 多功能稳定扩散训练平台
GithubOneTrainerStable Diffusion图像增强开源项目数据集工具训练方法
OneTrainer支持多种Stable Diffusion模型、训练方法和格式，提供全面的训练功能。其主要特色包括自动备份、图像增强、Tensorboard集成和多分辨率训练等。此外，还具备数据集和模型工具，便于自动化字幕生成和蒙版创建。OneTrainer兼具命令行和图形界面模式，支持通过详细文档和Discord社区进行交流和贡献。
accelerate - 简化多设备PyTorch训练的框架
AccelerateGithubPyTorch分布式训练开源项目混合精度设备管理
Accelerate是一个轻量级PyTorch训练框架,允许在CPU、GPU、TPU等多种设备上运行原生PyTorch脚本。它自动处理设备分配和混合精度训练,简化了分布式训练流程。研究人员和开发者可专注于模型开发,无需关注底层实现细节,从而加速AI模型的训练和部署。
nntrainer - 设备端神经网络训练与个性化框架
GithubNNtrainer个性化嵌入式设备开源项目机器学习神经网络
NNtrainer是专为资源受限的嵌入式设备设计的开源神经网络训练框架。支持k-NN、神经网络和逻辑回归等多种机器学习算法，提供少样本学习、ResNet和VGG等任务示例。通过设备端微调实现模型个性化，高效利用有限资源。NNtrainer独特之处在于支持设备端完整训练流程，而非仅限于推理。这使得它在保护用户数据隐私的同时，能够实现个性化模型优化。框架已在Samsung Galaxy智能手机和Ubuntu PC上验证可用。
training-operator - Kubernetes原生的分布式机器学习训练解决方案
GithubKubeflowKubernetesTraining Operator分布式训练开源项目机器学习
Kubeflow Training Operator是一个Kubernetes原生工具，支持PyTorch、TensorFlow等多种框架的分布式训练。用户可以通过Kubernetes自定义资源API或Python SDK轻松部署和管理大规模机器学习模型的训练任务。项目还提供全面的监控设计和社区支持，是优化模型训练流程的理想工具。
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。
gpt-llm-trainer - AI模型训练自动化工具 从任务描述到高性能模型
AI训练GPT-3.5GithubLLaMA 2开源项目数据集生成模型微调
gpt-llm-trainer是一个AI模型训练自动化工具，简化了从任务描述到高性能模型的开发流程。该工具利用Claude 3或GPT-4生成数据集，为LLaMA 2或GPT-3.5模型创建系统提示并进行微调。gpt-llm-trainer通过自动化处理复杂的技术细节，使AI模型开发变得更加简单高效，适合快速开发特定任务AI模型的需求。
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。
trax - 代码清晰、高速执行的深度学习库
GithubGoogle BrainReformerTransformerTrax开源项目深度学习
Trax是一个由Google Brain团队维护的端到端深度学习库，专注于清晰代码和高速执行。它提供预训练的Transformer模型和丰富的API文档，支持用户创建和训练自定义模型，并与TensorFlow数据集无缝集成。Trax兼容CPUs、GPUs和TPUs，用户可以通过Python脚本、notebooks和命令行界面轻松使用。
ktrain - 轻量级的深度学习和AI工具包
GithubTensorFlow Kerasktrain开源项目机器学习深度学习预训练模型
ktrain 是一个基于 TensorFlow Keras 的轻量级深度学习库封装，帮助用户快速构建、训练和部署各种机器学习模型。适用于文本、视觉、图表和表格数据，支持文本分类、图像识别、节点分类和因果推断等任务。无论是初学者还是有经验的研究人员，都能借助其简单的 API 和多种学习率策略，快速实现高效模型部署，支持导出到 ONNX 和 TensorFlow Lite。
HolisticTraceAnalysis - 高效分析分布式训练性能瓶颈的开源工具
GPUGithubHolisticTraceAnalysisPyTorch分布式训练开源项目性能分析
HolisticTraceAnalysis是一款开源性能分析工具，用于识别分布式训练中的性能瓶颈。它分析PyTorch Profiler收集的跟踪数据，提供时间分解、内核分析、通信计算重叠等功能。支持Linux和Mac系统，适用于Python 3.8及以上版本。开发者可通过该工具深入分析和优化分布式训练性能。
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