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femtoGPT

使用Rust实现的最小GPT模型，支持推理与训练

femtoGPTGPTRust语言模型OpenCLGithub开源项目

femtoGPT是一个用Rust实现的最小生成预训练转换器，支持在CPU和GPU上进行GPT模型的推理与训练。项目从零开始构建了张量处理逻辑以及训练和推理代码，适合对大语言模型感兴趣并想深入了解其工作原理的用户。使用了随机生成、数据序列化和并行计算库，尽管速度较慢，但能在NVIDIA和AMD显卡上运行。

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介绍相关项目
picoGPT - 极简风格的GPT-2实现版本
GPT-2GithubNumPypicoGPT代码实现开源项目模型生成
picoGPT是一个极简风格的GPT-2实现版本，采用NumPy全面编写，前向传播过程在短短40行代码中展开。它虽然运行缓慢，不支持多重训练或高级的采样方法，但其独特的简化设计提供了一种有趣的学习与试验环境，极适合AI和机器学习领域的爱好者及开发者。
nanoGPT - 简洁高效的中型GPT模型训练框架
GPT训练GithubPyTorchnanoGPT开源项目深度学习语言模型
nanoGPT是一个针对中型GPT模型的训练框架，重写自minGPT项目并注重性能优化。其核心由约300行代码组成，包括训练循环和模型定义，能够轻松复现GPT-2（124M）。该框架支持从零开始训练新模型或微调预训练检查点，并提供了详细的入门指南，涵盖了从Shakespeare作品上的字符级模型训练到在OpenWebText数据集上复现GPT-2结果的完整流程。
gpt-fast - PyTorch原生高效文本生成项目
GithubPyTorchgpt-fast开源项目性能优化文本生成模型量化
gpt-fast是一个基于PyTorch的高效Transformer文本生成项目,代码精简(<1000行Python),仅依赖PyTorch和sentencepiece。项目特点包括极低延迟、int8/int4量化、推测解码和张量并行,支持NVIDIA和AMD GPU。gpt-fast不是框架或库,而是展示原生PyTorch性能的示例。它支持LLaMA系列和Mixtral 8x7B等模型,提供详细基准测试和多种优化技术。该项目实现了高效的文本生成,展现了PyTorch在AI领域的强大性能。
gpt-macro - ChatGPT驱动的Rust编译时代码生成宏
ChatGPTGithubRustgpt-macro代码生成宏开源项目
gpt-macro是一个Rust项目，通过ChatGPT在编译时生成代码。它提供auto_impl!{}和#[auto_test(...)]两个宏，用于自动实现函数和生成测试用例。这个项目旨在简化开发过程，适用于快速原型开发和自动化测试场景。gpt-macro将AI辅助编程引入Rust的编译阶段，为开发者提供了新的编程方式。
WebGPT - 基于WebGPU的Transformer模型实现与性能分析
GPUGithubJavaScriptWebGPTWebGPU开源项目模型
WebGPT项目是一款基于WebGPU的Transformer模型应用，使用纯JavaScript和HTML实现。该项目不仅用于技术演示，同时也作为教育资源，支持在主流浏览器中运行，并能管理最多500M参数的模型。主要优化在Chrome v113和Edge Canary等浏览器上，通过WebGPU技术提高运行效率，适合用于学习和研究深度学习模型。
llama2.rs - Rust开发的高效Llama2 CPU推理库
CPU推理GithubLlama2RustSIMD开源项目量化
llama2.rs是一个用Rust开发的Llama2 CPU推理库，专注于提供高性能的推理能力。项目支持4位GPT-Q量化、批量预填充提示标记、SIMD加速和内存映射等技术，实现了70B模型的即时加载。通过Python API，开发者可在普通台式机上运行70B Llama2模型（1 token/s）和7B模型（9 tokens/s）。该项目为大规模语言模型的CPU推理提供了高效且灵活的开源解决方案。
llama_cpp-rs - Rust绑定库实现GGUF大语言模型CPU运行
CPU运行GGUFGithubRust绑定llama_cpp-rs大语言模型开源项目
llama_cpp-rs是一个Rust绑定库，用于在CPU上运行GGUF大语言模型。它提供简洁的API，支持快速模型加载和文本生成。该项目兼容CUDA、Vulkan等后端，并包含内存预测功能。llama_cpp-rs简化了大语言模型的使用流程，适合各层级开发者。
min-max-gpt - 为大规模GPT模型训练优化的开源框架
GPU训练GithubminGPT分布式训练大规模模型开源项目深度学习
min-max-gpt是一个针对大规模GPT模型训练优化的开源项目。该框架集成了muP初始化、混合精度训练、FSDP和DeepSpeed Zero-3等技术，并提供了不依赖Hugging Face的训练选项。这使得研究人员和开发者能够更灵活地控制训练过程。项目已在8块80GB A100 GPU上成功训练20B参数模型，展现了其在大规模语言模型训练方面的能力。
rust - Rust语言TensorFlow绑定，支持多平台和GPU加速
GithubRustTensorFlow安装开源项目文档绑定
TensorFlow Rust提供符合Rust语言习惯的TensorFlow绑定，支持便捷下载或编译TensorFlow共享库和GPU加速。该项目仍在活跃开发，API尚未完全稳定。用户可以通过在Cargo.toml中添加依赖项并运行cargo build来构建，详见文档和示例代码。
wyGPT - 单GPU高性能GPT模型训练推理工具
EGFR基因突变GPU训练GithubwyGPT开源项目生存分析非小细胞肺癌
wyGPT是一个开源的GPT模型项目，专注于单GPU环境下的高效训练和推理。提供命令行工具，支持PubMed和中文预训练模型的微调和文本生成。项目包含示例数据和使用说明，是自然语言处理研究和开发的实用工具。
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