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Adan

快速优化深度学习模型的新方法

Adan是一种新型优化算法,结合适应性学习率和Nesterov动量,旨在加速深度学习模型训练。它在计算机视觉、自然语言处理和大规模语言模型等多个领域表现优异。相比Adam和AdamW,Adan通常能使用更大的学习率,训练速度提升5-10倍,同时保持或提高模型精度。目前,Adan已被NVIDIA NeMo、Meta AI D-Adaptation等多个知名深度学习框架和项目采用。

ADI-Stable-Diffusion - 基于ONNXRuntime的Stable Diffusion推理框架
C++GithubONNXRuntimeStable Diffusion开源开源项目推理引擎
ADI-Stable-Diffusion是一个C++库和命令行工具,利用ONNXRuntime加速Stable Diffusion模型推理。该项目具有小巧的包体积和高性能,支持多种采样方法和调度器,适用于不同版本的Stable Diffusion模型。它为开发者提供了便捷的工程部署方案,可用于构建灵活的图像生成和编辑应用。
torchani - 基于PyTorch的神经网络势能模型库 实现高精度分子动力学模拟
GithubPyTorchTorchANI分子动力学开源项目机器学习神经网络
TorchANI是一个开源的PyTorch实现的ANI神经网络势能模型库。该项目提供高精度分子动力学模拟功能,支持ANI2x、ANI1x和ANI1ccx等多种模型参数。TorchANI具备易用API和GPU加速能力,可通过pip或conda安装。作为活跃维护的开源项目,TorchANI欢迎社区贡献。
accelerate - 简化多设备PyTorch训练的框架
AccelerateGithubPyTorch分布式训练开源项目混合精度设备管理
Accelerate是一个轻量级PyTorch训练框架,允许在CPU、GPU、TPU等多种设备上运行原生PyTorch脚本。它自动处理设备分配和混合精度训练,简化了分布式训练流程。研究人员和开发者可专注于模型开发,无需关注底层实现细节,从而加速AI模型的训练和部署。
test-time-adaptation - 多场景计算机视觉模型在线测试时适应框架
GithubPyTorch在线测试时适应开源项目模型微调深度学习计算机视觉
该项目是一个基于PyTorch的开源在线测试时适应框架。支持CIFAR、ImageNet等多个数据集变体和预训练模型,实现了TENT、MEMO、EATA等多种测试时适应方法。框架采用模块化设计,易于扩展新方法,并提供混合精度训练功能。此外,项目还包含全面的基准测试结果和图像分割任务实验。
ASE_ANI - 神经网络势能模型为原子模拟提供高效准确预测
ANIGithub分子动力学开源项目机器学习神经网络势能量子化学
ASE-ANI是一个开源的神经网络势能模型接口,为原子模拟环境(ASE)设计。它集成了ANI-1x和ANI-1ccx模型,可对CHNO元素进行高精度预测。该项目运用深度学习技术,实现了DFT级别的精度和显著降低的计算成本。ASE-ANI支持CUDA加速,适用于配备NVIDIA GPU的Ubuntu系统,为分子动力学模拟等应用提供高效解决方案。
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。
DeepSpeed - 大模型的训练工具
AI工具AI开发AI系统技术DeepSpeed大规模训练模型压缩模型训练热门高性能计算
DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库,专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术,如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity,DeepSpeed能大幅提高训练速度,同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练,并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术,优化模型存储与推理效率,是大规模AI模型训练和推理的优选方案。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
nnDetection - 自适应医学目标检测框架
GithubnnDetection医学目标检测开源项目深度学习自动配置计算机辅助诊断
nnDetection是一个自适应医学目标检测框架,能够自动配置以适应不同医学检测任务。该框架在ADAM和LUNA16等公共基准测试中展现出与顶尖方法相当或更优的性能。项目支持Docker容器和本地安装,提供多个医学数据集的处理指南,便于复现实验结果和集成新数据集。nnDetection为医学目标检测研究提供了标准化接口和自动化工作流程。
lbann - 多层次并行化的高性能深度学习框架
GithubLBANN并行计算开源项目深度学习框架神经网络训练高性能计算
LBANN是一个开源的高性能深度学习训练框架,专注于多层次并行优化。它结合模型并行、数据并行和集成训练方法,高效处理大规模神经网络和海量数据。LBANN充分利用先进硬件资源,支持多种训练算法,包括监督、无监督、自监督和对抗性训练。该框架适用于需要高度可扩展性的深度学习研究和应用。
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