DeepSpeed-MII

开源低延迟模型推理库

DeepSpeed-MII 高吞吐量低延迟模型支持优化技术 Github 开源项目

DeepSpeed-MII是一款开源Python库，专注于高吞吐量、低延迟和成本效益的模型推理。支持的技术包括块状KV缓存、连续批处理、高性能CUDA内核等，适用于37000多个模型，如Llama-2、Mixtral和Phi-2。v0.2版本提升了性能和功能，吞吐量提高至2.5倍。适用于语言模型及图像生成任务。

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介绍相关项目

slowllama - 在Apple和nVidia设备上微调Llama2和CodeLLama模型

CodeLLamaGPUGithubLlama2M1/M2设备slowllama开源项目

slowllama是一个专注于微调Llama2和CodeLLama模型的开源项目，支持70B/35B模型版本，并可在Apple M1/M2设备（如Macbook Air、Mac Mini）或消费级nVidia GPU上运行。通过将模型部分数据转储到SSD或主内存，该项目避免使用量化技巧，优化正向和反向传递性能。采用LoRA方法限制参数更新，操作步骤详尽，包括依赖安装、模型下载和配置脚本，是在资源有限环境下进行大模型微调的理想选择。

xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案

GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能

xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型（LLM）推理解决方案，支持多插槽和节点的分布式运行，适用于大型模型推理。它提供C++和Python API，支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型，并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示，确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。

Phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth工具提升深度学习模型微调速度与内存效率

GithubGoogle ColabHuggingfaceUnslothtransformers开源项目机器学习模型模型微调

项目通过提供免费、易于使用的Google Colab笔记本，便于在微调Phi-3.5、Llama 3.1、Mistral等深度学习模型时实现更高效的速度与内存管理，内存使用减少达74%。用户只需添加数据集并执行所有代码，便可获得加速至最高3.9倍的微调模型，支持导出多种格式或上传至Hugging Face平台。Colab快捷方式有效简化模型微调过程，适用于文本生成和对话模板。

DeepSeek-V2 - 兼顾效率与经济性的大规模混合专家语言模型

DeepSeek-V2Github大语言模型开源项目混合专家模型自然语言处理预训练模型

DeepSeek-V2是一款基于专家混合(MoE)架构的大规模语言模型,总参数量达2360亿,每个token激活210亿参数。相较于DeepSeek 67B,该模型在提升性能的同时,显著降低了训练成本和推理资源消耗。DeepSeek-V2在多项标准基准测试和开放式生成任务中表现优异,展现了其在多领域的应用潜力。

Meta-Llama-3.1-8B - Unsloth技术加速大语言模型微调并显著降低资源消耗

GithubHuggingfaceUnsloth开源项目微调性能优化模型语言模型

Meta-Llama-3.1-8B项目采用Unsloth技术优化大语言模型微调过程。该技术可将Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍，同时减少70%的内存占用。项目提供多个免费Google Colab笔记本，支持Llama-3 8b、Gemma 7b和Mistral 7b等主流模型的快速微调。这些笔记本设计简单直观，初学者只需添加数据集并运行，即可获得性能显著提升的模型。

SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务

GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化

SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能，将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件，实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型，提供3位和4位量化选项，适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。

self-speculative-decoding - 无损加速大型语言模型的创新推理方案

GithubLLM加速Self-Speculative Decoding层跳过开源项目推理优化草稿验证

Self-Speculative Decoding是ACL 2024的一个开源项目，提出了一种无损加速大型语言模型（LLMs）的新方法。该技术通过草稿生成和验证两个阶段，在不增加额外训练和内存的情况下提高LLM推理速度。这一创新方案保证了输出质量和模型兼容性，为LLM加速提供了高效且易于实施的解决方案。

mmengine - 深度学习训练引擎支持大规模模型训练和多种策略

GithubMMEngineOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习训练引擎

MMEngine是基于PyTorch的深度学习模型训练基础库，作为OpenMMLab代码库的训练引擎。它集成主流大规模模型训练框架，支持混合精度训练等多种策略，提供友好的配置系统和主流监控平台支持。MMEngine不仅适用于OpenMMLab项目，还可广泛应用于其他深度学习项目。

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base - 强大开源语言模型，支持代码与数学任务

DeepSeek-Coder-V2GithubHuggingface代码智能开源开源项目数学推理模型语言模型

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base是一种先进的开源Mixture-of-Experts代码语言模型，专门用于代码和数学推理任务。它支持338种编程语言，拥有128K上下文长度，与DeepSeek-Coder-33B相比，在多领域性能显著提升。通过Huggingface平台，用户可轻松访问并进行推理，非常适合开发者和研究人员。

LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台

GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门

LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。

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