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稀疏门控专家混合模型的Pytorch实现

Sparsely Gated Mixture of Experts Pytorch 语言模型计算参数 Github 开源项目

基于Pytorch实现的稀疏门控专家混合模型，可以在保持计算量不变的情况下大幅增加语言模型的参数量。项目参考了TensorFlow的实现，并进行了增强。还包含ST Mixture of Experts的使用指南，安装和使用示例，以及自定义专家网络的支持。

fc_1 - PytorchModelHubMixin 优化PyTorch模型部署与共享流程

GithubHub集成HuggingfacePyTorchPytorchModelHubMixin开源项目模型模型共享模型推送

PytorchModelHubMixin是一个集成工具，用于简化PyTorch模型的部署和共享过程。该工具支持将模型快速推送到Hugging Face Hub，便于模型分发和团队协作。通过提供简洁的API接口，PytorchModelHubMixin提高了模型管理的效率。这一工具为AI研究和开发人员提供了便利，有助于促进模型共享和重用。

torchtune - PyTorch原生库助力简化大语言模型开发

GithubLLMPyTorchtorchtune开源项目微调模型训练

torchtune是一个PyTorch原生库，专为简化大语言模型(LLM)的创建、微调和实验而设计。该库提供了主流LLM的PyTorch实现、易用的微调技术配方、YAML配置文件和多种数据集格式支持。torchtune注重与生态系统工具集成，如Hugging Face、EleutherAI评估工具和PyTorch FSDP等。支持多种模型和微调方法，并优化内存效率，适配不同硬件环境。

pytorch-sentiment-neuron - Pytorch版本的情感神经元实现情感分析与文本生成

Githubcudamlstm_ns.ptpython 3.5pytorchsentiment开源项目

项目pytorch-sentiment-neuron基于Pytorch，实现了利用情感神经元进行情感分析和文本生成。用户可以通过预设模型文件和简单的命令行操作生成文本并进行情感分析，lm.py文件还允许在新数据上重新训练模型。该项目依赖Pytorch、Cuda和Python 3.5，适用于自然语言处理和情感分析领域的研究人员和开发者。

Pytorch-RNN-text-classification - RNN短文本分类模型支持多类别高效处理

GithubLSTMPyTorchRNN开源项目短文本分类词嵌入

Pytorch-RNN-text-classification是一个多类别短文本分类模型，基于RNN架构设计。该项目使用Pytorch实现，集成词嵌入、LSTM（或GRU）和全连接层。模型支持GloVe预训练词向量，采用交叉熵损失函数和Adam优化器。通过零填充和PackedSequence技术处理mini-batch，提高训练效率。项目包含数据预处理和训练脚本，方便研究人员快速应用于实际文本分类任务。

muse-maskgit-pytorch - 基于掩码生成变压器的PyTorch文本到图像生成框架

AI绘图GithubMaskGitMusePyTorch图像生成开源项目

muse-maskgit-pytorch是一个实现Muse: Text-to-Image Generation via Masked Generative Transformers的开源项目。该框架集成了VQGanVAE和MaskGit模型，支持基础图像生成和超分辨率处理。项目提供了完整的训练和生成流程，包括VAE训练、基础MaskGit和超分辨率MaskGit的使用方法，为研究人员提供了探索文本到图像生成技术的工具。

speculative-decoding - 推测解码技术，优化大型语言模型推理速度

GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理

该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现，旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略，包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时，项目致力于优化批处理推测解码，以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果，并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。

e2-tts-pytorch - E2-TTS 简化的非自回归零样本文本转语音模型

E2 TTSGithubPytorch开源项目深度学习语音合成非自回归模型

E2-TTS-pytorch是一个开源项目，实现了基于PyTorch的E2-TTS（Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS）模型。该项目提供了持续时间预测器和E2TTS模型的简洁实现，支持自定义模型参数如维度和深度。项目包含代码示例和采样功能，基于最新研究成果，为研究人员和开发者提供了一个灵活的TTS实验平台。

deep_sort_pytorch - 使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法

Deep SortGithubMask RCNNPyTorchYOLOv3YOLOv5开源项目

本项目实现了基于PyTorch的Deep Sort多目标追踪算法，结合CNN模型进行特征提取，并采用YOLOv3和YOLOv5等先进检测器代替原始的FasterRCNN。项目还支持多GPU训练和多类别目标追踪，并引入了Mask RCNN实例分割模型。用户可以使用Python和PyTorch轻松启动和自定义项目，适用于行人再识别等任务。详细的更新日志和使用指南使其对机器学习及计算机视觉爱好者和研究人员尤为有用。

huozi - 支持32K上下文的双语稀疏混合专家模型

GithubHIT-SCIR中文MT-Bench开源项目活字3.0活字通用大模型自然语言处理

活字3.0是一个支持32K上下文的稀疏混合专家模型，具备中英文知识、数学推理和代码生成能力，并在指令遵循和安全性上有所提升。项目开源了中文MT-Bench数据集，支持多种推理框架如Transformers、vLLM和llama.cpp，为自然语言处理研究和应用提供更多选择。

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