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iree

一款基于MLIR的端到端编译器和运行时系统

IREE是一款基于MLIR的端到端编译器和运行时系统,它能够将机器学习模型转化为统一的中间表示(IR),适用于数据中心和边缘设备。该项目仍在早期开发阶段,欢迎反馈意见。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
ipex-llm - 在Intel CPU和GPU上运行大型语言模型(LLM)的高性能库
AIGithubIPEX-LLMLLM运行库PyTorch开源项目英特尔
IPEX-LLM是专为Intel CPU和GPU设计的PyTorch库,能高效运行多种大型语言模型如LLaMA2和Mistral,确保极低延迟。支持最新技术如Microsoft的GraphRAG和多模态模型,及英特尔新型NPU。提供一体化易用性并针对多GPU优化,包括实时演示和详尽的性能基准。
iresearch - 高性能独立搜索引擎库
GithubIResearch开源项目搜索引擎文档查询索引
iresearch是一个独立搜索引擎库,提供索引和存储功能。支持多版本数据管理和并发读写,通过writer接口索引,reader接口查询。查询使用树状结构,支持自定义排序插件。由多个独立段组成,包含元数据、字段信息、词典、倒排索引等。提供灵活的文档和字段抽象,以及目录、写入器、读取器等核心组件。采用C++开发,支持多种编译器,并有Python封装。
Polygeist - 优化C/C++代码性能与可移植性的MLIR编译框架
GPU优化GithubLLVMMLIRPolygeist开源项目编译器
Polygeist是一个先进的编译框架,将C/C++代码转换为MLIR的多面体表示。它实现了自动代码优化、并行化和GPU转译,有效提升代码性能和可移植性。该项目集成了CUDA和ROCm后端,并与LLVM、MLIR和Clang紧密结合,为开发人员提供了强大的工具链以优化现有代码。Polygeist主要应用于高性能计算、自动并行化和跨平台开发领域。
xmc.dspy - Infer-Retrieve-Rank方法revolutionizing大规模多标签分类
GithubInfer-Retrieve-Rank上下文学习多标签分类开源项目极端多类别语言模型
Infer-Retrieve-Rank (IReRa)是一种创新的多标签分类方法,专门针对具有大量类别的任务。这个通用且模块化的程序通过预训练语言模型和检索器的交互,高效处理复杂的分类问题。IReRa仅需少量标记示例即可优化性能,无需模型微调。该项目提供完整文档,包括安装、数据处理、运行指南等,方便研究人员在各种语言模型推理和检索任务中应用。
BladeDISC - 用于机器学习工作负载的动态形态编译器
BladeDISCGithubMLIRPAI-BladePyTorchTensorFlow开源项目
BladeDISC是一款用于机器学习工作负载的动态形态编译器,支持TensorFlow和PyTorch在GPGPU和CPU上的性能优化。它的架构支持动态形态工作负载,并在静态和动态形态场景中表现出色。BladeDISC提供灵活的部署解决方案,包括插件模式和独立模式。该项目基于MLIR构建,并与mlir-hlo项目密切合作。访问官方网站获取更多信息和文档资料。
iris - 基于Transformer的高效样本世界模型
GithubIRISTransformer世界模型开源项目强化学习自动编码器
IRIS是一种基于Transformer的世界模型,通过离散自编码器和自回归Transformer将动态学习转化为序列建模问题。该模型在世界模型中训练数百万个想象轨迹,实现了高效的数据利用。IRIS仅需两小时实时经验就能在多个Atari游戏中表现出色,展现了优秀的样本效率和泛化能力。
mlx-llm - 在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具
Apple SiliconGithubHuggingFaceLarge Language ModelsQuantizationmlx-llm开源项目
mlx-llm支持用户在Apple Silicon设备上实时运行高级语言模型(LLMs)的应用和工具。该项目支持多种预训练模型,并提供简便的安装方法。用户可以加载新版预训练权重、进行模型量化及嵌入提取。此外,mlx-llm还覆盖了多种应用场景,包括命令行聊天、LoRA或QLoRA微调及检索增强生成(RAG)等。
llm-compiler-7b - 一种用于增强代码优化的先进语言模型
GithubHuggingfaceLLVMMeta Large Language Model Compiler代码优化开源开源项目模型编译器优化
Meta的LLM Compiler是一款编译器优化语言模型,基于Code Llama构建,提升了对编译器中间表示与汇编语言的理解。LLM Compiler提供7B和13B两个版本,能够预测LLVM优化效果,在代码优化与反汇编任务中表现优异,实现了显著的代码优化和反汇编准确性。这一模型适用于研究与商业用途,助力开发者提高代码优化效率。
InferLLM - 轻量化语言模型推理框架,兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架,源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手,并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU,可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector,并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理,适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
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