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优化PyTorch工作流，实现高性能和内存占用减少

torchaoPyTorch模型量化推理训练Github开源项目

torchao是一个用于PyTorch工作流的高性能库，能够创建并集成自定义数据类型和优化技术，实现推理速度提升至2倍，显存减少65%。无需大幅修改代码，保持准确度。支持量化、稀疏化及浮点数优化，适用于HuggingFace等模型。用户可以轻松优化模型，提高计算效率。支持int8、int4和float8等多种数据类型，兼容torch.compile()和FSDP。

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介绍相关项目
pytorch_memlab - PyTorch CUDA内存分析与优化工具
CUDAGithubPyTorchpytorch_memlab内存管理开源项目性能分析
pytorch_memlab是一个针对PyTorch的CUDA内存管理工具,提供内存分析器和内存报告器等功能。它可以帮助开发者诊断内存溢出问题,理解底层内存机制。该工具支持逐行内存分析、张量内存使用报告,以及将CUDA张量临时移至CPU内存等特性。pytorch_memlab能够协助开发者优化内存使用,提升PyTorch项目性能。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-AWQ - 高效量化方法助力多用户场景下的快速推理
GithubHuggingfaceTinyLlama低比特量化多用户服务器开源项目推理效率模型
该项目采用AWQ低位量化方法，提高了多用户服务器场景下的Transformers推理速度和效率。相比GPTQ，AWQ在减少部署成本的同时，能够使用更小的GPU进行推理。TinyLlama模型支持4-bit量化，并兼容vLLM与Huggingface TGI插件，高效应对高并发需求。在Zhang Peiyuan的开发下，该模型适合计算和内存资源有限的开源项目部署。
vram-80 - 优化大型语言模型微调的开源工具
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
vram-80是一个开源项目，旨在优化大型语言模型的微调过程。该工具通过先进的显存管理技术，使得在有限计算资源下也能进行高效的模型微调。vram-80支持LoRA和QLoRA等多种微调方法，并提供简洁的接口，方便研究人员和开发者定制和优化语言模型。这个项目不仅提高了微调效率，还降低了硬件要求，为AI领域的研究和应用提供了有力支持。
FLASH-pytorch - FLASH 线性时间内提升Transformer效能的开源实现
FLASHGithubPyTorchTransformer开源项目注意力机制深度学习
FLASH-pytorch是一个开源项目，实现了一种高效的Transformer变体。该项目采用门控注意力单元(GAU)和分组线性注意力，在线性时间内提升模型性能。它提供简洁API，支持自回归和非自回归模式，并整合多种位置编码技术。这一工具使研究人员和开发者能够便捷地探索和应用Transformer的最新优化技术。
avalanche - 基于 PyTorch 的持续学习开源库
AvalancheContinual LearningGithubPytorch开源开源项目机器学习
Avalanche 是基于 PyTorch 的持续学习开源库，提供快速原型设计、训练和评估工具。其模块包括数据处理、模型训练、评估和日志记录，帮助研究人员提高代码效率和研究影响力。简单示例和教程使用户快速上手，社区支持持续改进库功能。
low-bit-optimizers - 4位优化器技术减少内存占用 提升大规模模型训练能力
4位优化器AdamWGithub内存效率开源项目神经网络训练量化
Low-bit Optimizers项目实现了一种4位优化器技术，可将优化器状态从32位压缩至4位，有效降低神经网络训练的内存使用。通过分析一阶和二阶动量，该项目提出了改进的量化方法，克服了现有技术的限制。在多项基准测试中，4位优化器实现了与全精度版本相当的准确率，同时提高了内存效率，为大规模模型训练开辟了新途径。
tianshou - 基于PyTorch的高性能模块化强化学习框架
GithubPyTorchTianshou开源项目强化学习深度学习算法库
Tianshou是基于PyTorch和Gymnasium的强化学习框架,提供高性能、模块化设计和友好接口。支持在线、离线、多智能体及基于模型的算法,兼顾实现简洁和灵活性。特点包括向量化环境、RNN训练、自定义状态/动作等。框架涵盖多种先进算法,配有完善文档和测试,适合研究和应用开发。
torchchat - 使用Python和C/C++运行大型语言模型的轻量化实现
GithubPyTorchPythontorchchat大语言模型开源项目模型部署
torchchat可以通过Python和C/C++应用程序无缝运行大型语言模型(LLMs)，支持桌面、服务器以及iOS和Android设备。该项目特点包括PyTorch原生执行、高效运行、支持多种硬件和操作系统、多种数据类型和量化方案。其安装步骤简便，并提供多种运行模式，如命令行、浏览器界面和REST API，适用于各类开发环境。
the-incredible-pytorch - PyTorch资源，包括教程、项目及工具库等
GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络
详尽解析PyTorch生态系统！本项目集成了丰富的教程、库和视频资源，全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化，均提供细致入微的资源，帮助各层次开发者提升机器学习实力。
ppq - 多功能的神经网络量化工具
GithubOnnxPPQTensorRT开源项目神经网络量化量化优化
PPQ 是一个适用于工业应用的神经网络量化工具。通过将浮点运算转换为定点运算，它显著提升系统功耗效率和执行速度。具备高度扩展性，用户可自定义量化过程，并结合多种硬件和推理库使用。版本 0.6.6 更新了图模式匹配、图融合功能，并新增 FP8 量化规范和 PFL 基础类库。支持 TensorRT, Openvino, Onnxruntime 等推理框架，实现高效的神经网络量化部署。
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