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mindformers

全流程大模型开发套件

MindSporeTransformers大模型自然语言处理计算机视觉Github开源项目

MindFormers是基于MindSpore的大模型开发套件,提供全流程开发能力。支持LLama2、GLM2、BERT等主流Transformer模型和文本生成、图像分类等任务。具备并行训练、灵活配置、自动优化等特性,可实现从单卡到集群的无缝扩展。提供高阶API和预训练权重自动下载,便于AI计算中心快速部署。

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介绍相关项目
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
LLM-Kit - 无需编程即可部署和定制多语言模型的工具整合包
GithubWebUIsuqin大模型开发部署开源项目语言模型
LLM-Kit项目通过WebUI整合了多种语言模型工具，实现了无需编程即可配置定制化模型和专业应用。项目支持Windows和Linux操作系统以及多个版本的Python，并提供多种训练和推理功能，包括角色扮演、AI智能体和数据库集成。项目还与众多知名模型和工具库兼容，开发者可以轻松上手并参与贡献，进一步优化和扩展项目功能。
formsflow.ai - 低代码平台加速表单和工作流自动化构建
AI工具formsflow.ai低代码平台工作流管理自动化表单构建
formsflow.ai是一个专注于快速构建表单、审批工作流和自动化流程的低代码平台。平台整合了AI辅助表单创建、直观工作流构建和数据分析功能，大幅提高了自定义工作流的开发速度。它支持低代码和专业代码开发，适用于不同规模的企业。平台具备多租户管理、基于角色的访问控制，能处理复杂工作流，并可与多种技术栈集成，为企业提供全面的自动化解决方案。
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。
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。
LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台
AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具
LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型，提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商，并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程，无需管理基础设施，使开发者能专注于创新而非技术细节，从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型，让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM，并通过成本跟踪功能优化资源利用。
transformer-models - MATLAB深度学习变换器模型实现库
BERTGithubMATLABTransformer开源项目深度学习自然语言处理
该项目提供MATLAB环境下的多种深度学习变换器模型实现，包括BERT、FinBERT和GPT-2。支持文本分类、情感分析、掩码标记预测和文本摘要等自然语言处理任务。项目特点包括预训练模型加载、模型微调、详细示例和灵活API，可用于研究和实际应用。
GroupMixFormer - 视觉Transformer的群组混合注意力革新
GithubGroupMixFormer图像分类开源项目自注意力机制视觉Transformer计算机视觉
GroupMixFormer是一种创新的视觉Transformer模型,引入群组混合注意力(GMA)机制来增强传统自注意力。GMA可同时捕捉不同尺度的token和群组相关性,显著提升模型表征能力。在多项计算机视觉任务中,GroupMixFormer以较少参数实现了领先性能。其中GroupMixFormer-L在ImageNet-1K分类上达到86.2% Top-1准确率,GroupMixFormer-B在ADE20K分割上获得51.2% mIoU,展现出强大潜力。
10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型，支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息，帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
Corrformer - 全球气象站统一深度模型的可解释天气预报系统
CorrformerGithub天气预报开源项目时空建模机器学习深度学习
Corrformer是一种新型天气预报模型，通过多相关性机制实现了对数万个气象站的协作预报。该模型显著降低了时空建模复杂度，并能生成基于天气过程传播方向的可解释预测。在多个尺度的数据集上，Corrformer的预报性能超越了传统统计方法和最新深度学习模型，近地面预报能力可与数值方法相媲美。这项研究为气象科学引入了创新的数据驱动人工智能方法。
相关项目
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