mmengine

深度学习训练引擎支持大规模模型训练和多种策略

MMEngine PyTorch 深度学习训练引擎 OpenMMLab Github 开源项目

MMEngine是基于PyTorch的深度学习模型训练基础库，作为OpenMMLab代码库的训练引擎。它集成主流大规模模型训练框架，支持混合精度训练等多种策略，提供友好的配置系统和主流监控平台支持。MMEngine不仅适用于OpenMMLab项目，还可广泛应用于其他深度学习项目。

MNN - 高效轻量的深度学习框架，支持多设备推理和训练

GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能

MNN是一个高效轻量的深度学习框架，支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成，覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备，支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式，并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench，用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。

mmsegmentation - 高效的PyTorch语义分割工具箱与新特性介绍

GithubMMSegmentationOpenMMLabPyTorchv1.0.0开源项目语义分割

MMSegmentation是基于PyTorch的开源语义分割框架，提供模块化设计和统一基准，支持多种算法。最新v1.2.0版本新增开放词汇语义分割和单目深度估计功能，提升训练效率和快速部署体验。

mmocr - 一个基于 PyTorch 和 mmdetection 的用于文本检测、文本识别以及相应的下游任务，包括关键信息提取的开源工具箱

GithubMMOCROpenMMLabPyTorch开源项目文本检测文本识别

MMOCR是一个基于PyTorch和mmdetection的开源工具箱，提供全面的文本检测、文本识别及信息提取解决方案。它支持多种先进模型和模块化设计，允许用户自定义优化器、数据预处理和模型组件。最新版本v1.0.0新增支持SCUT-CTW1500、SynthText和MJSynth数据集，更新了FAQ和文档，并添加了新教程笔记本。适用于PyTorch 1.6+，欢迎研究人员和开发者贡献改进。

ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎

GithubONNXOpenMMLabPPLNN卷积神经网络开源项目深度学习推理

PPLNN是一款高效的深度学习推理引擎，兼容各种ONNX模型，并对OpenMMLab进行了优化。其最新的LLM引擎包括闪存注意力、分裂K注意力、动态批处理和张量并行等功能，并支持INT8分组和通道量化。项目发布了多个LLM模型，如LLaMA、ChatGLM和Baichuan，并提供详细的构建和集成指南。

ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法

BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目

本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明，帮助工程师成功训练大规模语言模型（LLM）和多模态模型（VLM）。内容涵盖丰富的脚本和命令，适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验，提供有效解决方案，并持续更新，服务于ML社区。

MMRec - 现代多模态推荐系统研究工具箱

GithubMMRec图神经网络多模态推荐开源项目推荐系统深度学习

open-metric-learning - 开源的PyTorch度量学习框架支持多模态嵌入训练

GithubPyTorchopen-metric-learning嵌入向量度量学习开源项目检索系统

open-metric-learning是一个基于PyTorch的开源度量学习框架，用于训练和验证高质量嵌入模型。它提供端到端流水线、实用案例和预训练模型库，支持图像和文本等多种模态。该框架具有统一的检索结果处理和评估方法，适用于人脸识别、商品搜索等嵌入学习任务。已被多家知名公司和机构采用，是一个功能丰富、易于上手的度量学习工具。

BMTrain - 分布式大规模深度学习模型训练优化工具

BMTrainGithubZeRO优化分布式训练大模型训练开源项目性能优化

BMTrain是一款为大规模深度学习模型设计的分布式训练工具。它能够支持训练包含数十亿参数的模型,并保持代码简洁性。该工具集成了ZeRO优化和通信优化等技术,可提高训练效率和显存利用率。BMTrain与PyTorch兼容,仅需少量代码调整即可实现分布式训练。在13B参数的GPT-2模型训练中,BMTrain展现出优越性能。

mmyolo - YOLO算法与实时对象识别工具包

GithubMMYOLOOpenMMLabYOLO系列算法实例分割开源项目目标检测

MMYOLO是一个基于PyTorch和MMDetection的开源工具包，专注于YOLO系列算法，适用于对象检测和旋转对象检测任务。该项目提供统一的基准测试、详细文档和模块化设计，便于用户构建和扩展模型。支持YOLOv5实例分割和YOLOX-Pose等功能，显著提升训练速度，并在RTMDet模型上实现了先进的性能。

mim - OpenMMLab项目的统一管理和运行工具

GithubMIMOpenMMLab包管理命令行工具开源项目模型管理

MIM为OpenMMLab项目提供统一的管理接口，简化了包的安装卸载和模型库管理。它通过统一入口点简化了训练、测试和推理过程，并支持自定义项目构建和网格搜索，提高了开发效率和实验灵活性。

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