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大规模神经网络的稳定超参数优化方法

Maximal Update ParametrizationMuTransfer深度学习超参数稳定大规模神经网络Github开源项目

Maximal Update Parametrization (μP) 提供了一种适用于大规模神经网络的稳定超参数优化方法，例如预训练的Transformer等。利用μP，模型的超参数在不同大小的网络中可保持稳定，减少了在探索和扩展过程中的不确定性和脆弱性。该工具包简化了在PyTorch模型中实现μP的流程，是优化和调优深度学习模型的强大工具。

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介绍相关项目
UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包
BERTGithubNLP任务UER-py开源项目模型微调预训练模型
UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包，支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计，并提供可扩展接口，支持单GPU及多GPU配置。
mGPT - 基于GPT架构的大规模多语种自然语言处理模型
GPTGithubHuggingfaceMegatron多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理
作为一个基于GPT-3架构的多语言处理模型，mGPT具备13亿参数量，覆盖25个语系的61种语言。模型采用Wikipedia和Colossal Clean Crawled Corpus作为训练数据，结合Deepspeed与Megatron框架实现并行计算，在低资源语言处理领域达到与XGLM相当的性能水平。模型训练过程中处理了488亿UTF字符，借助256个NVIDIA V100 GPU完成了为期14天的训练。
MiniCPM-V-2_6-gguf - 高性能GGUF格式多模态模型转换与部署指南
GithubHuggingfaceMiniCPM-V多模态开源项目推理模型模型转换量化
MiniCPM-V-2.6是一个支持GGUF格式转换的多模态模型项目。项目展示了PyTorch模型到GGUF格式的转换流程，实现F16和INT4量化，并在Linux及Mac平台实现本地部署。项目提供完整的模型转换、构建和推理步骤，方便开发者进行多模态模型的本地化部署。
OPUS-MT-train - 用于训练多语言神经机器翻译模型的开源工具集
GithubOpus-MT多语言翻译开源软件开源项目机器翻译模型训练
OPUS-MT-train是一个开源的神经机器翻译模型训练工具集。它基于MarianNMT和OPUS数据集，提供了模型训练、评估和发布的完整脚本。该项目包含丰富的预训练模型，支持多语言翻译，并附有详细文档和教程。OPUS-MT-train适用于CSC HPC集群环境，包含了安装、设置和使用的详细说明。它还提供了低资源语言模型训练和Tatoeba翻译挑战等教程，致力于推动神经机器翻译技术的普及，为研究人员和开发者提供了实用的工具，有助于推进神经机器翻译技术的研究和应用。
happy-transformer - 便捷调优与推理NLP Transformer模型
GithubHappy TransformerNLP开源项目文本分类文本生成词预测
Happy Transformer提供简单的方法来调优和推理NLP Transformer模型，主要功能包括DeepSpeed训练、Apple的MPS训练及推理、WandB训练追踪以及直接推送模型到Hugging Face的Model Hub。支持的任务涵盖文本生成、文本分类、单词预测、问答、文本到文本、下一句预测和标记分类。
xtuner - 全面的模型微调解决方案，支持LLM和VLM的高效训练
DeepSpeedGithubInternLMLlama2QLoRAXTuner开源项目
XTuner是一款高效灵活的大模型微调工具包，支持LLM和VLM在多种GPU上的预训练和微调。它能够在单个8GB GPU上微调7B模型，并支持超过70B模型的多节点微调。XTuner兼容DeepSpeed，支持多种优化技术，并涵盖多种微调方法如QLoRA和LoRA。该工具包提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能，输出模型可以无缝集成到部署和评估工具中，适应多种应用场景。
LMFlow - 开源大型机器学习模型微调工具箱
GithubLMFlowfinetuning优化开源项目性能模型
LMFlow为大型机器学习模型微调提供一个可扩展、便捷且高效的开源工具箱，支持多种优化功能，如自定义优化器训练、LISA算法等，已广泛应用于机器学习领域。
umt5-small - 基于UniMax方法的多语言预训练模型
GithubHuggingfaceUMT5UniMaxmC4语料库多语言预训练开源项目模型语言采样
本项目采用创新的UniMax采样技术，对多语言预训练模型的语言分布进行优化，实现更均衡的主语言处理，同时减少尾语言的过拟合风险。模型基于更新版mC4语料库的预训练，涵盖107种语言，需要在下游任务上进行微调以用于实际应用。
adapters - 参数高效与模块化迁移学习的统一库
AdaptersGithubHuggingFacePyTorchTransfer LearningTransformer开源项目
提供一个兼容HuggingFace Transformers的附加库，整合超过10种Adapter方法和超过20种先进Transformer模型，简化训练和推理的编程工作量。支持高精度与量化训练、任务算术合并适配器以及多适配器组合等功能，适用于NLP任务的参数高效传输学习。
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。
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