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Neural Magic深度学习模型CPU性能优化平台

Neural Magic开源平台提供了一系列工具,包括SparseML、Sparsify、SparseZoo和DeepSparse,用于优化CPU上的深度学习模型性能。这套软件组件支持选择、构建和运行高效率模型,使开发者能在标准CPU硬件上实现接近GPU级别的AI推理速度。

dspy - 自优化语言模型程序框架
AI框架DSPyGithub开源项目提示工程程序优化语言模型
DSPy是一个语言模型编程框架,通过分离程序流程和参数,实现了提示词和权重的自动优化。该框架引入了新型优化器,能根据特定指标调整参数,有效提升GPT-3.5、GPT-4等模型的性能。DSPy为开发者提供了系统化方法,以更高效地解决复杂AI任务,显著改善了语言模型在各种应用中的可靠性。
tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架
C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习
Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架,专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器(MLP)和多分辨率哈希编码,并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU,通过C++/CUDA API和PyTorch扩展,助力高性能计算和深度学习项目。
NeumAI - 优化大规模检索增强生成的开发者数据平台
GithubNeum AIRAG向量数据库大语言模型开源项目数据平台
Neum AI是一个数据平台,帮助开发者利用检索增强生成(RAG)技术。它从现有数据源提取数据,生成向量嵌入,并导入向量数据库进行相似性搜索。平台具有高吞吐量分布式架构,处理数十亿数据点,内置数据连接器和实时同步功能,确保数据最新,并支持元数据混合检索,提供全面的RAG解决方案。
MiniCPM - 轻量级大语言模型实现高性能端侧部署
GithubMiniCPM多模态开源模型开源项目模型量化端侧大语言模型
MiniCPM是一系列高效的端侧大语言模型,仅有2.4B非词嵌入参数。经过优化后,在多项评测中表现优异,甚至超越了一些参数量更大的模型。该项目支持多模态功能,可在移动设备上流畅运行。MiniCPM开源了多个版本,涵盖文本、多模态、量化和长文本等应用场景,适用于学术研究和特定商业用途。这一开源项目由面壁智能与清华大学自然语言处理实验室联合开发。
ai-hub-models - 一系列性能优化的机器学习模型
GithubPythonQualcomm AI Hub开源项目性能优化机器学习模型设备部署
Qualcomm® AI Hub Models提供了一系列性能优化的机器学习模型,适用于视觉、语音、文本和生成式AI。这些模型可以在Qualcomm设备上高效部署,并提供开源的量化、优化和部署指南。用户可以通过Hugging Face访问模型,并通过示例应用程序在本地设备上部署。支持多种操作系统和计算单元,兼容多款Snapdragon芯片,并提供详细的性能指标和文档。
ColossalAI - 提升大型AI模型训练的效率和可访问性
AI加速Colossal-AIGithub人工智能分布式训练大模型并行训练开源项目热门
Colossal-AI致力于使大型AI模型的训练更加经济、快速且易于获取。通过支持多种并行策略,包括数据并行、流水线并行、张量并行和序列并行,Colossal-AI可以大幅提高大规模模型训练的速度。此外,还集成了异构训练和零冗余优化器技术,使得在多GPU集群上的训练过程更加高效和灵活。Colossal-AI通过这些先进的功能,已被广泛应用于生产和研究场景,显著推动了AI技术的进步和应用。
ML-Notebooks - 机器学习笔记本资源库,支持快速搭建和扩展
Github人工智能代码示例开源项目机器学习深度学习自然语言处理
ML-Notebooks为不同的机器学习任务和应用提供了一系列精简且易于扩展的笔记本。项目整合了Codespaces技术,用户仅需几步简单配置,便可启动一个配备完整依赖项的开发环境,非常适合教育和研究使用。从基础入门到深入探索如PyTorch、GNN及GANs等前沿技术,应有尽有。
Windows-Machine-Learning - 低延迟的机器学习推理API,适用于各种应用
GithubONNX RuntimeWindows Machine Learning工具开源项目机器学习模型优化
Windows Machine Learning通过ONNX Runtime和DirectML提供高效低延迟的机器学习推理API,适用于框架、游戏等实时应用。项目还包含多种模型转换和优化工具,示例以及开发者工具,帮助开发者在Windows应用中轻松实现机器学习。了解更多关于模型样本、高级场景和开发者工具的信息,并访问详细的教程和指南。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
MiniCPM-V-2_6-GGUF - 使用imatrix量化优化模型性能
GithubHuggingfaceMiniCPM-V-2_6transformers多语言开源项目模型视觉处理量化
项目应用llama.cpp的imatrix量化方法,优化模型的文本性能。提供多种量化文件,适配不同硬件配置,尤其适合低RAM环境。这一技术允许根据系统RAM和GPU VRAM选择合适的模型,实现性能与速度的平衡。支持多模态图像-文本转换和多语言处理,可在LM Studio中运行,为开源社区提供多样化的工具和使用选择。
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