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Adan

快速优化深度学习模型的新方法

Adan优化器深度学习梯度下降PyTorchGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
annotated_deep_learning_paper_implementations - 简洁易懂的PyTorch神经网络和算法实现
GANGithubPyTorchReinforcement LearningTransformerlabml.ai开源项目
该项目提供详细文档和解释的简明PyTorch神经网络及算法实现，涵盖Transformer、GPT-NeoX、GAN、扩散模型等前沿领域，并每周更新新实现，帮助研究者和开发者高效理解深度学习算法。
awesome-adapter-resources - 大型预训练神经网络适配器方法工具和论文资源库
AdapterGithubNLPPEFT参数高效开源项目迁移学习
本项目汇集了大型预训练神经网络适配器方法的关键工具和论文。涵盖自然语言处理、计算机视觉和音频处理领域的适配器技术，包括方法、组合技术、分析评估和应用。提供框架工具链接和详细调查研究，是研究人员和从业者的重要参考资源。
nanotron - 高效的大规模模型预训练库
GithubNanotronTransformer并行计算开源项目模型预训练深度学习
Nanotron是一个开源的Transformer模型预训练库。它提供灵活API，支持自定义数据集预训练。该库特点包括高性能、可扩展性强，支持3D并行、专家并行、AFAB和1F1B调度策略、ZeRO-1优化器等先进技术。Nanotron适用于大规模模型训练，旨在提高预训练效率。
OpenAdapt - 具有大型多模态模型 （LMM） 的 AI 优先流程自动化
AI-First Process AutomationGUI AutomationGithubLarge Multimodal ModelsOpenAdaptPython开源项目
OpenAdapt项目利用大型多模态模型（LMMs）实现与桌面和网页图形用户界面的无缝集成。这个开源Python库通过录制和分析用户操作，自动生成任务提示并执行任务回放，减少重复性工作，提高效率。项目特点包括模型无关性、自动提示生成和广泛的系统兼容性，支持所有类型的GUI，包括虚拟化和网页。项目遵守MIT开源许可证。了解更多关于安装、使用和贡献的信息，并加入开发者社区优化流程自动化技术。
llm-action - 提升AI模型训练与推理效率的高级技术与指南
GithubLLM实战LLM训练分布式训练参数高效微调开源项目微调技术
llm-action项目为NVIDIA GPU和Ascend NPU上的大模型训练提供简易工具，详细介绍了LLM训练技术的高效微调和分布式技术。深入探究LLM微调实战与技术原理，并提供实际代码示例以供学习和应用。涵盖普适性框架与多模态微调专项技术，适合开发者与研究人员优化和扩展其AI模型的能力。
gigagan-pytorch - 最新生成对抗网络GigaGAN的实现，优化训练收敛和模型稳定性
AdobeGigaGANGithubLAIONPyTorchStabilityAI开源项目
gigagan-pytorch项目实现了Adobe最新的生成对抗网络GigaGAN，优化了跳层激励和辅助重建损失，以提升训练收敛速度和模型稳定性。项目支持高分辨率上采样器，具备混合精度和多GPU训练功能。适合寻求高效稳定GAN训练的开发者和研究人员。可加入Discord社区，与LAION合作获取更多支持。
stable-fast - 优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架
CUDADiffusersGithubPyTorchStable FastTorchScript开源项目
stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架，支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间，stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA，并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline，是加速PyTorch推理的有效工具。
evotorch - 基于PyTorch的高性能进化计算库
EvoTorchGithubPyTorch优化算法开源项目强化学习进化计算
EvoTorch是一个基于PyTorch的开源进化计算框架，支持黑盒优化、强化学习和监督学习等多种优化问题。它实现了PGPE、CMA-ES和遗传算法等多种进化算法，并通过GPU加速和Ray分布式计算提高优化效率。EvoTorch设计简洁易用，适合解决各类复杂优化问题，为研究人员和工程师提供了强大的工具支持。
amc - 自动化模型压缩技术提升移动设备AI性能
AutoMLGithubImageNetMobileNet剪枝开源项目模型压缩
AMC (AutoML for Model Compression) 是一种创新的自动化模型压缩方法，专为优化移动设备上的深度学习模型而设计。该方法通过自动搜索剪枝策略、导出压缩权重和微调，成功将MobileNet等模型的计算量减少50%，同时维持或提升准确率。AMC不仅适用于MobileNet-V1和V2，还提供PyTorch和TensorFlow格式的压缩模型，为移动设备上的高效AI应用提供了新的可能性。
aideml - 通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理
AIDEGithubPython开源项目数据科学机器学习解决方案生成
AIDE是一款通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理。该项目在超过60个Kaggle数据科学竞赛中表现出色，平均超越50%的参赛者。AIDE能生成Python脚本并进行迭代优化，提供透明的可视化解决方案树，帮助深入理解实验过程。支持通过命令行或Python脚本使用，并提供多种高级配置，为数据科学家提供高效自动化的解决方案生成与优化工具。
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