mmpretrain

支持多种模型与大规模训练配置的PyTorch开源预训练工具箱

OpenMMLab MMPreTrain PyTorch 预训练工具箱多模态学习 Github 开源项目

MMPreTrain是基于PyTorch的开源预训练工具箱，提供丰富的训练策略和高效的模型分析工具。支持多种主干网络和预训练模型，如VGG、ResNet、Vision-Transformer等。具备强大的扩展性和高效性，适用于图像分类、图像描述、视觉问答等多种推理任务。最新版本v1.2.0增加了对LLaVA 1.5和RAM的支持，并提供Gradio界面。适用于多模态学习和自监督学习，支持大规模训练配置。提供详细的安装和教程文档，帮助用户快速入门。

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介绍相关项目

mms-300m - Facebook AI推出大规模多语言语音预训练模型

Facebook AIGithubHuggingfaceMMS多语言语音模型开源项目模型自监督训练语音识别

MMS-300m是Facebook AI开发的大规模多语言预训练语音模型，具有3亿参数。该模型在超过1400种语言的约50万小时语音数据上进行预训练，采用Wav2Vec2的自监督训练方法。MMS-300m为自动语音识别、翻译和分类等下游任务提供了基础，可通过微调适应不同应用场景，推动了跨语言语音技术的发展。

recurrent-memory-transformer-pytorch - Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现助力超长序列处理

GithubPyTorchRecurrent Memory Transformer人工智能开源项目深度学习自然语言处理

Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现项目致力于解决超长序列处理问题。该模型通过创新的记忆机制和高效注意力机制，可处理长达百万token的序列。项目提供简便的安装使用方法，支持XL记忆和记忆回放反向传播等先进功能。这一实现在长序列处理、因果推理和强化学习等领域展现出优异性能，为AI研究和应用开发提供了实用工具。

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架

GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理

LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。

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。

ManimML - 机器学习概念动画可视化工具

GithubManimML动画可视化开源项目机器学习神经网络

ManimML是基于Manim社区库开发的开源项目,旨在为机器学习概念提供动画和可视化。该工具提供了丰富的基础可视化组件,可以轻松创建复杂机器学习概念的视频演示。ManimML支持可视化前馈神经网络、卷积神经网络、最大池化和激活函数等,并能生成前向传播动画。通过提供高级抽象,ManimML让用户能专注于内容解释而非编程细节,是机器学习教育和交流的实用工具。

Mixtral-8x22B-v0.1 - 多平台兼容的预训练大规模语言模型

GithubHugging FaceHuggingfaceMistral AIMixtral-8x22B开源项目模型生成模型语言模型

这是一款多语言兼容的预训练大型语言模型，支持生成性稀疏专家技术，兼容vLLM和Hugging Face transformers库，提供灵活的运行选项和优化内存管理的优势。然而，用户需注意，该模型没有内容审核功能。

MiniCPM-V-2_6-gguf - 高性能GGUF格式多模态模型转换与部署指南

GithubHuggingfaceMiniCPM-V多模态开源项目推理模型模型转换量化

MiniCPM-V-2.6是一个支持GGUF格式转换的多模态模型项目。项目展示了PyTorch模型到GGUF格式的转换流程，实现F16和INT4量化，并在Linux及Mac平台实现本地部署。项目提供完整的模型转换、构建和推理步骤，方便开发者进行多模态模型的本地化部署。

LLM-Finetuning-Toolkit - 配置化CLI工具，用于LLM微调和实验管理

CLI工具GithubLLM Finetuning ToolkitLLM微调实验开源项目配置文件

该工具通过yaml配置文件进行管理，支持LLM微调的各个方面，包括提示词、模型、优化策略和测试。用户可以通过pipx或pip安装，并按照提供的指南进行使用，涵盖基础到高级的使用场景。实验结果会被自动记录和保存。工具的模块化设计允许进一步扩展和定制。

TinyLLaVA_Factory - 模块化的开源小规模多模态模型库

GithubHuggingFacePyTorchTinyLLaVA Factory多模态模型开源代码库开源项目

TinyLLaVA Factory是一个开源的模块化代码库，专注于简化小规模多模态模型的开发和定制，使用PyTorch和HuggingFace实现。其设计旨在简化代码实现、提高扩展性和确保训练结果的可重复性。支持如OpenELM、TinyLlama、StableLM等语言模型和CLIP、SigLIP等视觉模型。通过TinyLLaVA Factory，可减少编码错误，快速定制多模态模型，提高性能，为研究和应用提供强大工具。

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