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Neural Magic深度学习模型CPU性能优化平台

Neural Magic 深度学习 CPU优化开源软件模型性能 Github 开源项目

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。

Deep-learning-in-cloud - 深度学习云计算资源和工具综合指南

GithubMLOps云GPU免费计算资源开源项目模型部署深度学习

这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源，提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导，为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业，都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。

Awesome-Efficient-LLM - 知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等针对大型语言模型优化的关键技术的汇总

GithubLarge Language Models开源项目效率优化模型剪枝知识蒸馏量化

Awesome-Efficient-LLM项目汇总了针对大型语言模型优化的关键技术，包括知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等，支持研究者和开发者获取最新的效率提升方法和学术文献。该平台定期更新，提供过去60天内的相关研究成果，便于用户系统地探索和应用这些高效技术。

spaCy - 高性能自然语言处理库

GithubPythonspaCy开源项目热门神经网络模型自然语言处理训练系统

spaCy 是一个高级自然语言处理库，支持Python和Cython，适用于实际产品开发。它提供预训练管道，支持70种以上语言的分词和训练，拥有最先进的速度和神经网络模型，可用于词性标注、句法解析、命名实体识别、文本分类等多种任务。spaCy 同时支持多任务学习和使用预训练变换器，如BERT，适合生产环境下的训练系统，模型打包，部署和工作流管理，是商业开源软件，遵循MIT许可证。

Awesome-Deep-Neural-Network-Compression - 深度神经网络压缩技术资源库

GithubNAS剪枝开源项目模型优化深度神经网络压缩知识蒸馏量化

该项目汇集了深度神经网络压缩的综合资源，包括量化、剪枝和蒸馏等技术的论文、总结和代码。涵盖高效模型设计、神经架构搜索等相关主题，并提供按会议和年份分类的论文列表。项目还收录了主流压缩系统和工具链接，为深度学习模型压缩研究提供了全面的参考资料。

mlx - 为Apple芯片优化的开源机器学习框架

APIApple芯片GithubMLX开源项目数组框架机器学习

MLX是一款针对Apple芯片优化的开源机器学习框架。它具有类NumPy的Python接口、可组合的函数转换、惰性计算和动态图构建等特性。通过统一内存模型，MLX支持在CPU和GPU间无缝切换。该框架为机器学习研究者提供了友好高效的开发环境，有助于快速验证创新想法。

fast.ai - 简化深度学习的开源教育平台

AI工具fast.ai人工智能数据科学机器学习深度学习

fast.ai提供免费在线课程和开源软件库,通过代码优先的实践教学,帮助各类人群快速掌握深度学习技术。该平台注重应用,让学习者能快速构建模型,同时致力于提高AI领域的多样性。

docs-l10n - TensorFlow文档和Jupyter笔记本的多语言支持

GitLocalizeGithubTensorFlow开源项目提交翻译贡献

该项目提供TensorFlow文档和Jupyter笔记本的翻译。用户可通过页面语言切换器或在URL中添加语言代码来查看翻译内容。贡献者可以通过GitLocalize提交拉取请求，并需签署贡献者许可协议以贡献到该开源项目。该项目遵循TensorFlow和Google的文档风格指南。

nni - 可自动执行特征工程、神经架构搜索、超参数调优和深度学习的模型压缩

GithubNNI开源项目架构搜索模型压缩神经网络智能优化超参数调整

NNI提供一站式解决方案，支持自动化的特征工程、神经架构搜索、超参数调整和模型压缩。它兼容多种框架，并提供详尽的API、丰富的示例及全面的教程。适用于多种训练环境，包括本地、远程SSH服务器和Kubernetes，帮助推动开源社区的技术发展。

SpeeD - 通过时间步长优化实现扩散模型训练加速

AI生成GithubSpeeD开源项目扩散模型深度学习训练加速

SpeeD是一种创新的扩散模型训练加速技术,通过对时间步长的深入分析和优化,将训练过程分为加速、减速和收敛三个区域。该方法采用重采样和重加权策略,实现了训练速度的显著提升。SpeeD易于与现有模型集成,能有效提高扩散模型的训练效率,为图像生成等任务提供了新的解决方案。

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。

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