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推测解码技术，优化大型语言模型推理速度

Speculative Decoding 大语言模型性能优化推理加速自然语言处理 Github 开源项目

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。

DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型多模态理解与复杂场景应用

DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型

DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型，为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等，并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模，支持基础和对话应用，可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证，为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。

MEGABYTE-pytorch - 多尺度Transformer模型实现百万字节序列预测

AI模型GithubMEGABYTEPytorchTransformer开源项目深度学习

MEGABYTE-pytorch是一个基于PyTorch实现的多尺度Transformer模型，专门用于预测百万字节长度的序列。该项目具有灵活的配置选项，支持多个本地模型，并整合了Flash Attention等先进技术。MEGABYTE-pytorch通过简洁的API接口实现长序列处理、模型训练和文本生成。此外，项目提供了基于enwik8数据集的训练示例，为开发者提供了实用参考。

DecryptPrompt - LLM相关技术与应用

AI应用GithubLLM大模型开源项目指令微调解密Prompt系列

《DecryptPrompt》提供全面的LLM应用、训练框架、优化策略和技术指南。覆盖大模型比较、微调技术、开源资源及实操案例，助力用户掌握最新AI动态和前沿技术，尤其深度涉及agent指令微调和LLM应用设计。

awesome-deepseek-coder - DeepSeek Coder开源资源汇总助力智能代码开发

DeepSeek CoderGithub人工智能代码生成开源项目模型

本项目收集整理了DeepSeek Coder相关的开源资源,涵盖官方和社区开发的各种规模模型、量化版本及配套工具。DeepSeek Coder作为高效的代码生成和理解模型,广泛应用于智能编程辅助和代码补全等场景。开发者可通过此资源列表深入了解和使用DeepSeek Coder,促进AI辅助编程技术的应用与创新。

FasterTransformer4CodeFuse - 优化的CodeFuse模型推理引擎高性能支持

CodeFuseFasterTransformerGithub开源项目性能优化模型推理量化

FasterTransformer4CodeFuse是一个针对蚂蚁集团CodeFuse模型的优化推理引擎。它实现了Int8量化、流式输出和快速模型加载，同时改进了提示词处理并提供Python API。项目还支持多GPU tensor并行推理，并提供了详细的性能数据。相比原始FasterTransformer，该项目更适合需要高效推理CodeFuse模型的开发者和研究人员，能够显著提升性能和使用体验。对于寻求高效CodeFuse模型部署方案的团队，这是一个值得考虑的开源选择。

deepseek-coder-6.7B-base-AWQ - 大规模训练的代码语言模型，支持项目级代码补全和填充

GithubHuggingfaceIris数据集PyTorch开源项目模型模型训练深度学习神经网络

deepseek-coder-6.7B-base是一个在2万亿token上训练的大规模代码语言模型。采用16K窗口大小和填空任务训练，支持项目级代码补全和填充。在多个编程语言基准测试中表现优异，擅长代码补全、生成和理解。模型由87%的代码和13%的中英文自然语言构成，可支持多语言编程任务。

quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率

GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型

quantized-models项目整合了多种来源的量化模型，旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等，提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成，这些模型按现状发布，需遵循其各自的许可协议。

self-refine - LLM自我反馈迭代优化自然语言处理任务

GithubLLMSelf-Refine开源项目自我反馈自然语言处理迭代优化

Self-Refine是一个创新的自然语言处理项目，利用大型语言模型(LLM)生成、评估和改进自身输出。通过迭代过程，LLM对自己的工作提供反馈并持续优化结果。该项目在缩写生成、对话响应和代码可读性改进等多个任务中展现了效果。这种自我完善方法为提升AI系统性能和可靠性开辟了新途径。

large_language_model_training_playbook - 大规模语言模型训练指南与实用技巧

GithubLLM Training Playbook大语言模型开源项目张量精度模型并行策略模型架构

此页面提供了大规模语言模型训练的实用指南和资源，涉及模型架构选择、并行策略、模型规模、张量精度、训练超参数设定、最大化吞吐量、稳定性问题、数据处理以及软件和硬件故障调试等主题。这些开放的技巧和工具可以帮助更高效地训练大规模语言模型，并提升其性能和稳定性。

languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库

GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索

该Python库简化了大语言模型的使用，最低内存需求仅为512MB，确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置，功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等，适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装，在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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