Knowledge-Distillation-Toolkit

开源知识蒸馏工具包助力机器学习模型压缩

知识蒸馏模型压缩 PyTorch 学生模型教师模型 Github 开源项目

Knowledge-Distillation-Toolkit是一个基于PyTorch和PyTorch Lightning的开源工具包，用于简化机器学习模型压缩过程。通过知识蒸馏技术，用户只需提供教师模型、学生模型、数据加载器和推理管道即可实现模型压缩。该工具包支持多种优化方法和学习率调度器，并提供详细的使用说明和示例代码，方便研究人员和开发者进行模型压缩实验。

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介绍相关项目

CompressAI - 基于PyTorch的端到端压缩研究开源库

CompressAIGithubPyTorch图像压缩开源项目深度学习评估平台

CompressAI是基于PyTorch的开源库,致力于端到端压缩研究。该库提供深度学习数据压缩的自定义组件、预训练图像压缩模型,以及评估工具用于比较学习型模型与传统编解码器。支持Python 3.8+和PyTorch 1.7+,为压缩技术研究提供了实用平台。

awesome-ml-model-compression - 机器学习模型压缩与加速技术资源汇总

AI加速Github开源项目机器学习模型压缩深度学习神经网络

本项目汇总了机器学习模型压缩和加速领域的优质资源,包括研究论文、技术文章、教程和工具库等。涵盖量化、剪枝、知识蒸馏和轻量级网络设计等多种技术方法。为研究人员和工程师提供了优化深度学习模型性能和效率的重要参考。项目内容持续更新,欢迎提交新的相关资源。

aimet - 深度学习模型优化的量化与压缩工具

AIMETGithubPyTorch开源项目模型压缩模型量化深度学习

AI Model Efficiency Toolkit (AIMET) 提供先进的模型量化和压缩技术，专注于优化已训练的神经网络模型。其主要功能包括跨层均衡、偏差校正、自适应舍入和量化感知训练，显著提升模型运行性能，降低计算和内存要求，并保持任务精度。AIMET 兼容 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 模型，通过 AIMET Model Zoo 提供优化的8位推理神经网络模型。同时，AIMET 支持空间SVD和通道剪枝等压缩技术，并提供可视化工具检查模型量化和压缩效果。

Awesome-Deep-Neural-Network-Compression - 深度神经网络压缩技术资源库

GithubNAS剪枝开源项目模型优化深度神经网络压缩知识蒸馏量化

该项目汇集了深度神经网络压缩的综合资源，包括量化、剪枝和蒸馏等技术的论文、总结和代码。涵盖高效模型设计、神经架构搜索等相关主题，并提供按会议和年份分类的论文列表。项目还收录了主流压缩系统和工具链接，为深度学习模型压缩研究提供了全面的参考资料。

model_optimization - 开源神经网络模型压缩与优化工具集

GithubMCTModel Compression Toolkit开源项目模型压缩神经网络优化量化

Model Compression Toolkit (MCT)是一个专注于神经网络模型优化的开源项目,旨在满足高效硬件约束下的部署需求。MCT提供多种量化方法,包括训练后量化和基于梯度的训练后量化,同时支持数据生成和结构化剪枝等功能。此工具集还具备针对特定目标平台的优化能力,为研究人员和开发者提供了全面的模型压缩解决方案。

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。

ai-toolkit - AI模型训练与优化的多功能工具集

AI ToolkitFLUX.1GithubLoRA图像生成开源项目模型训练

AI-toolkit是一款功能丰富的AI模型工具集，包含FLUX.1训练、LoRA提取和模型合并等功能。它还支持批量图像生成、LoRA权重调整和滑块训练等高级特性，并提供扩展系统供用户自定义功能。这个工具集主要适用于24GB及以上显存的GPU，为AI模型开发者和研究人员提供灵活高效的解决方案。

lightly - 简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练

GithubLightlyPyTorch多模型支持开源项目自监督学习计算机视觉

这个开源项目提供简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练。通过模块化设计，用户可以自由调整损失函数和模型头。项目还提供商业版本，包含用于嵌入、分类、检测和分割任务的预训练模型。此外，平台集成了主动学习和数据策划功能，适用于大规模数据处理和强大算法的应用。

pytorch-toolbelt - 专为PyTorch设计的Python库，提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集

GithubPyTorch乌克兰俄罗斯开源项目战争深度学习

pytorch-toolbelt是一款专为PyTorch设计的Python库，提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集。其功能包括灵活的编码器-解码器架构、多种模块（如CoordConv、SCSE、Hypercolumn等）、GPU友好的测试时增强（TTA）、大图像推理及常用方法，支持多种损失函数，并与Catalyst库无缝集成。这些工具旨在简化模型构建、优化和推理过程。

distilbert-base-uncased - 紧凑高效的语言模型，提升下游任务处理速度

DistilBERTGithubHuggingface使用限制开源项目模型模型压缩训练数据语言模型

DistilBERT是一种高效的Transformers模型，比原始BERT更小更快，适合快速推理的下游任务。通过自监督预训练，它支持掩码语言建模和句子预测。主要用于全句任务如分类和问答，尽管继承了部分原模型偏见。在海量公开数据的支持下，DistilBERT在多种任务中表现优异，兼顾性能和速度。可在模型中心查看微调版本。

相关项目

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