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FLAML

高效的Python库,用于自动化机器学习和模型调优

FLAML是一款轻量级且高效的Python库,旨在简化大语言模型和机器学习模型的自动化工作流程。通过多智能体对话框架和经济高效的自动调优功能,它帮助用户找到优质模型并优化GPT-X工作流。FLAML支持代码优先的AutoML和调优,能处理大规模搜索空间和复杂约束,广泛适用于分类、回归等任务。适用于Python 3.8及以上版本,并提供详细文档和多种扩展选项,满足用户的不同需求。

Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
MetisFL - 强大、高效、安全的联邦学习开源框架
BazelDockerGithubMetisFL开源框架开源项目联邦学习
MetisFL是一个基于C++和Python3的开源联邦学习框架,注重可扩展性、效率和安全性。该框架提供完整的联邦学习工作流程,支持多种操作系统,并支持Docker容器部署。MetisFL主要应用于需要保护数据隐私的分布式机器学习场景,为研究人员和开发者提供实用工具。
Firefly - 开源大模型训练平台
FireflyGithubQLoRA大模型训练开源项目指令微调预训练
Firefly作为一个开源大模型训练工具,提供预训练、指令微调和DPO的全面解决方案。支持LoRA、QLoRA等高效训练技术,并涵盖多种主流大模型如Qwen2、Yi-1.5,特别适合显存和资源有限的环境。项目不仅开源多种数据集,还在Open LLM排行榜中展示了QLoRA训练的高效性,并与Unsloth合作,进一步优化了训练效率和显存使用。
apiflask - 基于Flask的Python Web API框架 简化开发提高效率
APIFlaskFlaskGithubOpenAPIPythonWeb API开源项目
APIFlask是一个轻量级Python Web API框架,建立在Flask和marshmallow-code项目基础上。该框架提供自动请求验证、响应格式化、OpenAPI规范生成和交互式API文档等功能,简化了Flask的API开发流程。APIFlask完全兼容Flask生态系统,支持各种ORM/ODM,并具有高度可定制性。通过APIFlask,开发人员可以更高效地构建稳定可靠的Web API。
llama-fs - 基于AI的自动文件整理与管理工具
AIGithubLlamaFS开源项目文件管理文件重命名自动组织
LlamaFS是一个开源的自动文件管理工具,利用AI技术对文件进行智能分类和重命名。该项目支持批量处理和实时监控两种运行模式,可处理图像、音频等多种文件格式。LlamaFS基于Python开发,集成了Llama3模型,具有高效的文件处理能力。系统提供本地处理选项,确保用户数据安全。作为一款实用的文件整理解决方案,LlamaFS能有效提升文件管理效率。
axolotl - 多功能AI模型微调工具
AI模型AxolotlGithub开源项目微调训练配置
Axolotl是一个功能丰富的AI模型微调工具,支持llama、pythia、falcon等多种Huggingface模型。它提供全微调、LoRA、QLoRA等训练方法,支持自定义配置和多种数据集格式。Axolotl集成了xformer、flash attention等技术,可在单GPU或多GPU环境运行,支持Docker部署,并可将结果记录到wandb或mlflow。该工具为AI模型训练提供了灵活高效的解决方案。
AgileRL - 革新强化学习的高效开发框架
AgileRLGithub开源项目强化学习机器学习超参数优化进化算法
AgileRL是一个创新的深度强化学习库,专注于提升强化学习的开发效率。通过引入RLOps概念,该库显著缩短了模型训练和超参数优化的时间。AgileRL采用进化超参数优化技术,自动找到最优超参数,减少了大量训练运行。它支持多种先进的可进化算法,包括单智能体、多智能体、离线学习和上下文多臂赌博机,并具备分布式训练能力。相比传统方法,AgileRL在超参数优化速度上实现了10倍的提升。
sagify - AWS SageMaker机器学习工作流管理简化工具
AWS SagemakerFastAPIGithubLLMSagify开源项目机器学习
Sagify提供简化的接口,帮助管理AWS SageMaker的机器学习工作流程,让用户专注于构建模型而不是基础设施。其模块化架构包括一个LLM Gateway模块,通过简单的API接口访问多种大语言模型。用户可以轻松部署如稳定扩散模型的大型模型,并使用生成的代码片段进行查询。该项目支持OpenAI和开源模型,并提供详细的安装和部署指南,适合希望简化机器学习流程的用户。
llm - 大型语言模型CLI工具,支持本地和远程模型
GithubLLMPython库命令行工具开源项目插件模型
一款CLI工具和Python库,用于与大型语言模型交互,支持远程API和本地安装模型。可从命令行运行提示、将结果存储在SQLite中、生成嵌入等。通过插件目录,可访问更多模型。
paxml - 基于Jax的高效机器学习实验配置和运行框架
Cloud TPUGithubGooglePaxml开源项目性能优化机器学习
Paxml是一个基于Jax的开源框架,致力于机器学习实验的配置与运行。该框架支持云TPU VM快速部署,同时提供PyPI和GitHub的稳定及开发版本下载。Paxml还包含丰富的文档资源和Jupyter Notebook教程,支持GPU加速,并可广泛适用于不同开发者的需求,是推动机器学习实验项目高效发展的优选工具。
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