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torch-mlir

为PyTorch生态系统提供高级编译器支持，并实现与MLIR生态系统的高效集成

Torch-MLIRPyTorchMLIRLLVMTorchScriptGithub开源项目

Torch-MLIR项目为PyTorch生态系统提供高级编译器支持，并实现与MLIR生态系统的高效集成。通过多种路径，该项目能够将PyTorch模型转换成Torch MLIR方言，简化硬件供应商的开发过程。此外，还提供了预构建快照，便于安装和使用，并通过示例指导用户完成模型转换和结果运行。该项目是LLVM孵化器的一部分，正在持续发展，且拥有广泛的社区支持和交流渠道。

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介绍相关项目
torchmd - 开源分子动力学模拟框架
GithubPyTorchTorchMD分子动力学力场开发开源项目神经网络势能
TorchMD是一个开源的分子动力学模拟框架，基于PyTorch构建。它为研究人员提供简单易用的API，支持力场开发和神经网络势能的无缝集成。TorchMD使用与传统MD软件兼容的化学单位，适用于多种分子模拟任务。该项目正在积极开发中，由Chan Zuckerberg Initiative和Acellera资助，并与OpenMM和ACEMD展开合作。TorchMD适用于蛋白质折叠、药物设计、材料科学等领域的分子动力学研究。研究人员可以利用TorchMD快速开发和测试新的力场模型，推进计算化学和生物物理学的发展。
xla - 提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具
GithubGoogle CloudPyTorch/XLATPU分布式计算开源项目深度学习
PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包，提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用，并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程，包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议，欢迎开源贡献。
serve - 提高PyTorch模型服务效率和安全性的关键技术
GithubPyTorchTorchServe大规模模型安全性开源项目模型服务
TorchServe是一款高效灵活的平台，用于生产环境中PyTorch模型的部署和扩展。最新版本通过默认启用的令牌授权机制和增强的模型API控制，有效预防未授权API调用和恶意代码风险。此外，该平台还支持在不同环境（包括本地、云服务及各类硬件）中快速部署模型。
attorch - 易于修改的Python神经网络模块
GithubPyTorchTritonattorch开源项目深度学习神经网络模块
attorch是一个基于OpenAI Triton的PyTorch模块子集，提供易于修改的高效神经网络模块。支持自动混合精度、计算机视觉和自然语言处理相关层。
pytorch_memlab - PyTorch CUDA内存分析与优化工具
CUDAGithubPyTorchpytorch_memlab内存管理开源项目性能分析
pytorch_memlab是一个针对PyTorch的CUDA内存管理工具,提供内存分析器和内存报告器等功能。它可以帮助开发者诊断内存溢出问题,理解底层内存机制。该工具支持逐行内存分析、张量内存使用报告,以及将CUDA张量临时移至CPU内存等特性。pytorch_memlab能够协助开发者优化内存使用,提升PyTorch项目性能。
mlx_parallm - 为Apple Silicon设备实现高效并行推理
Apple SiliconGithubMLX ParaLLM并行推理开源项目批处理KV缓存语言模型
MLX ParaLLM是一个为Apple Silicon设备开发的开源项目，利用MLX框架实现批处理KV缓存技术，从而提高并行推理效率。项目支持Meta-Llama、Phi-3和Gemma等多种模型，兼容量化和float16格式。通过batch_generate方法，MLX ParaLLM实现自动填充、提示模板格式化和多种采样策略，适用于大规模并行文本生成任务。
pytorch-blender - 将Blender与PyTorch融合的深度学习框架
BlenderGithubPyTorchblendtorch人工视觉数据开源项目深度学习
blendtorch是一个Python框架，将Blender与PyTorch无缝集成，用于人工视觉数据的深度学习。它使用Eevee实时渲染器生成图像和注释，提高了模型训练效率。该框架支持分布式Blender渲染直接输入PyTorch数据管道，适用于监督学习和域随机化。blendtorch还提供OpenAI Gym支持，可用于强化学习训练。这一工具为人工训练数据生成和深度学习研究提供了灵活高效的解决方案。
mmpretrain - 支持多种模型与大规模训练配置的PyTorch开源预训练工具箱
GithubMMPreTrainOpenMMLabPyTorch多模态学习开源项目预训练工具箱
MMPreTrain是基于PyTorch的开源预训练工具箱，提供丰富的训练策略和高效的模型分析工具。支持多种主干网络和预训练模型，如VGG、ResNet、Vision-Transformer等。具备强大的扩展性和高效性，适用于图像分类、图像描述、视觉问答等多种推理任务。最新版本v1.2.0增加了对LLaVA 1.5和RAM的支持，并提供Gradio界面。适用于多模态学习和自监督学习，支持大规模训练配置。提供详细的安装和教程文档，帮助用户快速入门。
lightning-bolts - PyTorch Lightning的深度学习组件扩展
BoltsDeepSparseGithubPyTorch LightningSparseMLTorch ORT开源项目
Lightning Bolts为PyTorch Lightning提供了多种扩展组件，包括回调和数据集，旨在加速训练和推理。它支持通过Torch ORT将模型转换为优化的ONNX图，以实现GPU加速训练；并通过SparseML在微调中引入稀疏性，提高推理性能。项目支持广泛的问题解决，并欢迎用户贡献通用组件。了解更多安装和使用信息，请访问官方文档和社区支持平台。
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。
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