sparseml

神经网络优化工具，简化代码实现高效稀疏模型

SparseML 神经网络模型优化稀疏化推理优化 Github 开源项目

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。

访问官网

Github

Huggingface

介绍相关项目

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。

MiniLM-L12-H384-uncased - 轻量快速的预训练语言模型实现BERT级别性能表现

BERTGithubHuggingfaceMiniLM开源项目模型模型压缩深度学习自然语言处理

MiniLM-L12-H384-uncased通过模型压缩技术将参数量降至33M，在保持与BERT相当性能的同时，运行速度提升2.7倍。模型在SQuAD 2.0和GLUE等自然语言理解任务中表现出色，可直接替代BERT，适用于对模型体积和运行效率敏感的场景。

awesome-compression - 模型压缩技术入门教程与实践指南

DatawhaleGithub实践开源项目教程模型压缩深度学习

这个开源项目提供了一个全面的模型压缩技术入门教程，涵盖剪枝、量化和知识蒸馏等方法。通过结合理论讲解和实践代码，该项目旨在降低学习门槛，帮助初学者和研究人员掌握如何有效压缩深度学习模型，以满足实际应用需求。

bert-small - 轻量级BERT模型用于下游NLP任务优化

BERTGithubHuggingface人工智能开源项目模型知识蒸馏自然语言处理预训练模型

bert-small是Google BERT官方仓库转换的小型预训练模型，属于紧凑型BERT变体系列。该模型采用4层结构和512维隐藏层，为自然语言处理研究提供轻量级解决方案。在自然语言推理等任务中，bert-small展现出优秀的泛化能力，有助于推进NLI研究beyond简单启发式方法。作为下游任务优化的理想选择，bert-small为NLP领域带来新的研究与应用可能。

SparK - 卷积神经网络的BERT风格自监督预训练新方法

BERT-style预训练CNNGithubICLR 2023SparK卷积神经网络开源项目

该项目实现了BERT风格的自监督预训练方法在卷积神经网络中的应用，能够对如ResNet等任意CNN进行预训练。项目代码简洁易读，只需最少的依赖项。在ImageNet数据集上表现优异，展示了小模型在预训练后能够超越大模型的能力，同时生成性自监督学习优于对比学习。

MiniLMv2-L6-H384-distilled-from-BERT-Large - 微软开发的轻量压缩型自然语言处理模型

GithubHuggingfaceMicrosoftMiniLMv2人工智能开源项目模型深度学习自然语言处理

MiniLMv2-L6-H384-distilled-from-BERT-Large是微软开发的轻量级自然语言处理模型，通过知识蒸馏技术从BERT-Large模型压缩而来。该模型在保持性能的同时，显著降低了模型体积和计算资源需求，适合在资源受限场景下部署使用。

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。

opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v1 - OpenSearch神经稀疏编码模型提升信息检索效率

GithubHuggingfaceOpenSearch开源项目搜索引擎文档检索机器学习模型模型神经稀疏编码

opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v1是一款为OpenSearch开发的学习型稀疏检索模型。它能将文档转换为30522维稀疏向量，并采用高效的查询处理方法。该模型经MS MARCO数据集训练，实际性能堪比BM25。模型支持基于Lucene倒排索引的学习型稀疏检索，可通过OpenSearch高级API实现索引和搜索。在BEIR基准测试的13个子集上，该模型展现了优秀的零样本性能，体现了出色的搜索相关性和检索效率。

codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案：提升效率与内存节约

GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型

CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术，加速多个深度学习模型的微调，包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍，内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook，用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程，适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源，提高模型性能，是开发者提升生产力的有力助手。

ScaleLLM - 优化大语言模型推理，兼容多种开源模型

GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能

ScaleLLM是一个为大语言模型（LLMs）设计的高效推理系统，适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型，集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发，目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI，可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI，支持离线批量推理和在线分布式推理。

相关项目

项目侧边栏1

项目侧边栏2

推荐项目

Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com

@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号