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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
hardware-aware-transformers - 瞄准多硬件平台优化的自然语言处理Transformer模型
GithubHATNLPPyTorchTransformer开源项目硬件感知
HAT项目提供基于PyTorch的硬件感知Transformer，模型大小减小至原来的3.7倍，且性能无损。通过SuperTransformer搜索优化的SubTransformer，大幅降低搜索成本，并在不同硬件平台例如Raspberry Pi和Intel Xeon上实现显著加速。支持多种机器翻译任务，并提供预处理数据和预训练模型的直接下载。
TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型
BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目
此项目实现了多种Transformer架构，包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型，旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法，当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。
sparseml - 神经网络优化工具，简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包，使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX，并与DeepSparse结合，在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化，兼容主流NLP和CV模型，如BERT、YOLOv5和ResNet-50，实现推理速度和模型大小的显著优化。
ktransformers - 体验前沿LLM推理优化的灵活框架
GPU加速GithubKTransformersLLM推理优化大型语言模型开源项目深度学习框架
KTransformers是一个灵活的Python框架，通过高级内核优化和并行策略增强Transformers性能。框架支持单行代码注入优化模块，提供Transformers兼容接口、OpenAI和Ollama标准RESTful API及简化的ChatGPT风格Web UI。专注本地部署和异构计算优化，KTransformers集成Llamafile和Marlin内核，为LLM推理优化实验提供灵活平台。
ul2 - 融合多种预训练范式的通用语言模型
GithubHuggingfaceUL2开源项目模型模式切换混合去噪自然语言处理预训练模型
UL2是一个创新的语言模型框架,采用混合去噪器(MoD)预训练目标,融合多种预训练范式并引入模式切换机制。该模型在C4语料库上进行200亿参数规模的预训练,并在多个数据集上微调后,在50个涵盖语言生成、理解和推理等领域的NLP任务中达到了领先水平。UL2在少样本学习方面表现突出,零样本SuperGLUE任务上超越了更大规模的GPT-3模型。
CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库，提供多种性能优化方案
CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型
CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库，通过权重量化、层融合、批次重排序等技术，显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型，包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型，兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。
SimpleTuner - AI模型训练优化脚本集 SimpleTuner
AI模型GithubSimpleTuner开源项目机器学习深度学习训练优化
SimpleTuner是一个开源的AI模型训练优化脚本集。它以简单易用为设计理念，支持多GPU训练、方面比例分桶等功能。适用于Flux、PixArt Sigma和Stable Diffusion等多种AI模型的训练。项目提供详细教程和快速入门指南，适合各级用户。作为开源平台，SimpleTuner鼓励学术交流和代码贡献。
Megatron-DeepSpeed - 分布式训练框架助力大规模语言模型预训练
DeepSpeed配置GPT预训练GithubMegatron-DeepSpeed分布式训练开源项目预处理数据
Megatron-DeepSpeed是一个集成DeepSpeed的大规模语言模型预训练框架。它支持多GPU和多节点分布式训练,提供数据预处理、预训练、微调和下游任务评估等完整流程。该框架针对BERT、GPT等模型优化,实现高效大规模训练。集成DeepSpeed的流水线并行和ZeRO-DP技术,进一步提升训练效率和灵活性。
MS-AMP - Microsoft自动混合精度深度学习工具包
FP8-LMGithubMS-AMPMicrosoft开源项目深度学习混合精度
MS-AMP是由微软开发的自动混合精度工具包，专为深度学习设计。最新版本v0.4.0已发布，详细信息可通过aka.ms/msamp/doc查看。此工具包显著提高人工智能模型训练效率，特别是在FP8大模型训练中表现突出。项目可能包含商标或标志，需遵循微软的商标和品牌使用指南。
optuna - 自动化机器学习超参数优化框架
GithubOptunaPython开源框架开源项目机器学习超参数优化
Optuna是一个面向机器学习的开源超参数优化框架。它采用define-by-run风格API，特点是轻量级、通用性强和平台无关。Optuna支持Python式搜索空间定义、高效优化算法、易于并行化和快速可视化。框架可处理多目标优化、约束优化和分布式优化等任务，适用于Python 3.7+版本，并集成多个第三方库。
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