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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

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。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
vit-mae-large - MAE预训练的大型Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目机器学习模型自编码器预训练模型
这是一个使用MAE方法预训练的大型Vision Transformer模型。通过随机遮挡75%的图像块进行自监督学习,该模型有效学习图像的内部表示。它可用于图像分类等下游视觉任务,采用masked autoencoder架构进行预训练。该模型由Facebook Research团队开发,基于ImageNet-1K数据集训练,适用于各种计算机视觉应用。
Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总
Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解
该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果,包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向,提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准,为研究人员提供全面参考。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
torch-mlir - 为PyTorch生态系统提供高级编译器支持,并实现与MLIR生态系统的高效集成
GithubLLVMMLIRPyTorchTorch-MLIRTorchScript开源项目
Torch-MLIR项目为PyTorch生态系统提供高级编译器支持,并实现与MLIR生态系统的高效集成。通过多种路径,该项目能够将PyTorch模型转换成Torch MLIR方言,简化硬件供应商的开发过程。此外,还提供了预构建快照,便于安装和使用,并通过示例指导用户完成模型转换和结果运行。该项目是LLVM孵化器的一部分,正在持续发展,且拥有广泛的社区支持和交流渠道。
Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
lmdeploy - 优化LLM推理的量化和部署工具
GithubLMDeploy多模态模型开源项目推理部署量化
LMDeploy是由MMRazor和MMDeploy团队开发的工具包,专注于LLM的压缩、部署和服务。它提供高效的推理性能、有效的量化方法和便捷的分布式服务,显著提升请求吞吐量。支持多种量化方式和多模型服务,兼容性强。最新版本集成了TurboMind和PyTorch推理引擎,支持多种LLMs和VLMs模型,降低开发者的技术门槛。
vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台
GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量
vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台,具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型,兼容多种硬件设备,支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
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。
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